针对云端AI服务的攻击和防护
如何防范AI技术的信息安全风险
如何防范AI技术的信息安全风险引言：近年来，人工智能（AI）技术迅速发展，并在各个行业得到广泛应用。
然而，随着AI技术的不断普及和应用，信息安全风险也日益凸显。
为了确保AI在我们生活中的安全使用，我们需要采取一系列措施来防范AI技术的信息安全风险。
一、建立严格的访问权限和数据保护机制1. 设立合理的权限管理系统：确定哪些工作人员可以访问和操作AI系统，并设立相应的权限级别与审批流程。
2. 数据加密保护：对于存储在AI系统或云端上的关键数据进行加密处理，确保只有获得授权的人员才能解密并访问数据。
3. 定期备份和恢复：定期将重要数据备份到离线设备或云端，并测试还原过程，以确保如果遭受攻击或故障，可以迅速恢复至最新可用数据。
二、持续监测和改进安全机制1. 实施实时监测机制：部署强大的网络入侵检测系统（IDS）和入侵防御系统（IPS），对AI系统及其周边环境进行实时监测，并及时发现和应对潜在的安全威胁。
2. 定期漏洞扫描和安全评估：定期对AI系统进行漏洞扫描和安全评估，发现潜在的漏洞并及时修复，以防止黑客利用这些漏洞入侵系统。
3. 提高员工意识：通过定期培训和教育活动，提高员工对信息安全的意识。
可以通过模拟攻击演练等方式来检验员工对不同类型攻击的反应能力，并加强相关知识的普及。
三、确保数据隐私与合规性1. 数据分类与标记：根据数据敏感程度，对数据进行分类和标记。
确保涉及个人隐私等敏感信息的处理符合相关法律法规要求。
2. 合规审查与报告：确保AI技术的使用符合国家和行业监管机构制定的信息安全法规，将合规审查纳入公司日常运营中，并定期向相关方报告。
3. 注重用户隐私协议：向用户明确解释AI技术在收集和处理个人数据方面的方式，并采取适当措施来保护用户隐私。
四、建立紧密的合作与共享机制1. 加强跨行业协调：AI技术在不同行业广泛应用，需要建立起各行各业之间的合作与共享机制，及时分享关于安全威胁、漏洞和防御措施的信息，以提高整体安全水平。
阿里云安全防护措施
阿里云安全防护措施
阿里云作为全球领先的云计算服务提供商，一直以来都将安全作为自身业务的重中之重。
阿里云采用多种安全防护措施，保障用户在云端的安全。
1. 防火墙：阿里云提供了云安全组和网络ACL等多种防火墙策略，可以阻止未经许可的外部访问，保证用户数据安全。
2. DDos防护：阿里云拥有强大的DDos防护能力，可以有效应对各种DDos攻击。
阿里云的DDos防护服务可以帮助用户实时监测、快速响应并防范DDos攻击。
3. 数据加密：阿里云支持对数据进行多层加密，保障用户数据安全。
阿里云的加密服务包括SSL证书、数据盘加密、文件加密等。
4. 安全审计：阿里云提供安全审计服务，对用户的操作进行记录和审计，保证用户数据合规性和安全性。
5. 安全扫描：阿里云提供网站漏洞扫描和容器漏洞扫描等安全扫描服务，帮助用户快速发现和修复安全漏洞。
6. 安全培训：阿里云提供安全培训服务，帮助用户提升安全意识和能力，提高用户应对安全威胁的能力。
总之，阿里云采用多种安全防护措施，为用户提供全方位的安全保障，让用户在云端的业务稳定、安全。
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人工智能安全威胁及风险防范措施
人工智能安全威胁及风险防范措施人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）可以说是当前信息技术最热门的话题之一，其应用领域涵盖了从工业制造到医疗健康、金融服务、智慧城市、无人驾驶等方方面面。
然而，随着人工智能技术的发展，其产生的安全威胁也愈加凸显，特别是在金融、安全、军事领域等领域。
1. AI基础算法会被篡改人工智能的本质是通过计算机模拟人脑的学习和认知能力，并依照不断学习的过程不断优化和改进算法。
但是，这个过程并非百分之百自主，一些黑客或者对手会想方设法地篡改其中某个算法，通过人为干预的方式，来控制人工智能系统的行为。
比如，机器学习算法被篡改之后，就会出现针对该算法的误导，从而影响到预测结果，可能会损失企业的利润或以极地情况导致危险。
2. 控制人工智能系统的安全性另一个安全威胁就是通过控制人工智能系统来进行攻击。
虽然某些由AI系统构建的应用程序可能是安全的，但是攻击者可以通过多种方式控制这些系统，例如，在训练期间，使用有毒/不良数据对系统进行攻击，甚至修改模型文件，篡改数据经过模型的前向传递，这都是致命的安全漏洞。
不幸的是，黑客并不限于向系统注入错误的输入以获得收益，他们也可以利用这个技术来改变各种信息系统，甚至威胁业务体系和公共安全。
3. 非正常操作人员在任何时候，非正常操作人员对于技术系统的安全性都是巨大的风险。
人工智能系统也不例外。
由于人工智能技术在系统的运行中通常是无人值守，黑客可以通过模拟系统操作员来盗取数据、数据泄露、系统登录或其他有害操作。
甚至在开启人工智能服务时，可以由于不同的配置参数和网络情况，入侵者可以通过恶意代码进行网络攻击，导致访问和权限控制失控。
4. 风险防护面对日益增多的人工智能安全威胁，必须采取一些风险防范措施，这些措施包括：（1）加密算法：加密可以帮助保护人工智能系统中的敏感信息，例如身份证信息、个人识别代码和个人银行资料等，加密也可以防止数据在上传或下载时被拦截或截获。
云计算环境下的防护要求与防范措施
云计算环境下的防护要求与防范措施云计算是指将计算资源以服务化的形式提供给用户，用户可以通过网络按需使用这些资源，而无需购买和维护自己的硬件和软件设施。
云计算的快速发展和广泛应用为企业带来了许多便利，但同时也给信息安全带来了新的挑战。
在云计算环境下，防护要求与防范措施变得尤为重要。
首先，云计算环境下的防护要求可以从以下几个方面考虑：1. 数据安全：云计算环境中，用户的数据存储在云服务提供商的数据中心中，因此保护用户数据的安全是非常重要的。
要求云服务提供商采取严格的访问控制措施，确保用户数据只能被授权的用户访问。
此外，对于敏感数据，可以采用加密技术进行保护，确保数据在存储和传输过程中不会被窃取或篡改。
2. 虚拟机安全：云计算环境中，虚拟机是云服务提供商在物理服务器上运行的。
为了保护虚拟机的安全，云服务提供商需要采取一些措施，如对虚拟机进行定期的安全性检查和更新，确保虚拟机中的操作系统和应用程序是最新的，没有已知的安全漏洞。
此外，还应采取隔离措施，确保不同虚拟机之间的互相影响最小化。
3. 身份验证与访问控制：在云计算环境中，用户和云服务提供商之间的数据传输是通过网络来进行的，因此需要对用户进行身份验证。
云服务提供商应确保用户的身份验证措施是安全的，例如使用强密码、多因素身份验证等。
同时，还需要限制用户的访问权限，确保用户只能访问其所需的资源，以防止非法访问和篡改。
其次，针对上述要求，可以采取以下防范措施来提高云计算环境下的安全性：1. 采用加密技术：对于用户的数据和虚拟机的通信，可以采用加密技术来确保数据传输的安全性。
可以使用对称加密算法或非对称加密算法，还可以使用安全套接字层（SSL）协议来加密数据传输。
此外，还可以使用数据库加密技术对存储在云端的敏感数据进行加密保护。
2. 强化访问控制：云服务提供商应采取严格的访问控制措施，如身份验证、访问令牌、访问控制列表等，限制用户的访问权限，确保只有授权的用户可以访问数据和虚拟机。
云计算安全风险及应对措施
云计算安全风险及应对措施随着信息技术的快速发展，云计算作为一种新兴的计算模式，已经在各行各业得到广泛应用。
然而，随之而来的云计算安全风险也引起了人们的关注。
本文将探讨云计算安全风险的主要问题，并提出相应的应对措施。
一、数据隐私泄露风险在云计算环境下，数据的存储和处理是通过云服务提供商来完成的。
但是，这也意味着用户的重要数据会存储在云端的服务器上，导致数据隐私泄露的风险增加。
为了应对这一问题，企业应该采取以下措施：1.加强数据加密：在上传数据至云服务商之前，对敏感数据进行加密处理，增加数据的隐蔽性。
2.选择可信赖的云服务提供商：在选择云服务提供商时，要进行充分的调研，选择那些有信誉和良好安全记录的厂商。
3.确保完整性和可追踪性：企业应该确保云服务提供商能够提供数据完整性检查和操作日志追踪等安全功能。
二、数据丢失风险云计算环境中，数据存储在云端的服务器上，而不是企业自己的服务器上。
这意味着，一旦云服务提供商遭受故障或系统被攻击，企业的数据可能会遭到丢失。
为了应对数据丢失风险，企业可以采取以下措施：1.备份数据：企业应该定期备份云端的数据，以防止数据丢失。
同时，备份的数据应存储在不同的地理位置，以确保数据的可靠性。
2.监控数据可用性：企业应该与云服务提供商合作，建立监控机制，定期检查数据的可用性，及时发现并解决潜在的问题。
三、合规风险随着数据隐私保护法律法规的不断出台，企业需要确保其在云计算环境中的操作符合相关法规，以避免潜在的合规风险。
为此，企业应该采取以下措施：1.了解法律法规：企业应该对云计算相关的法律法规有所了解，以便知道自己在云计算中的权责。
2.遵循合规要求：企业在使用云计算服务时，应确保其操作符合相关法规，并与云服务提供商签订合规协议，明确各方的权利和义务。
四、DDoS攻击风险由于云计算环境中大量的资源共享，使得云服务提供商成为了DDoS（分布式拒绝服务）攻击的主要目标之一。
为了应对DDoS攻击风险，企业可以采取以下措施：1.安全防护：企业应与云服务提供商合作，建立有效的安全防护措施，包括入侵检测系统和入侵防御系统等。
四种常见的云攻击及其应对措施
在应 用于生 产环 境之 前 ， 找出任何 已知 的安全 漏洞或
者许可 问题 。
－ 一 、容 器 安 全 ５
容 器使 用 共 享 的操 作 系统 模 式 。 对 主 机 操 作系 统 的 漏 洞攻 击可 能 导致 所 有 容 器 都 受 到影 响。容 器 本 身并不安全 ， 但 是 他们就 是 以不安 全 的方式 部署 这
些 容 器 的， 完 全 没有 或 者很 少 让 安 全 团队干涉 ， 也 很
５ － 、针 对 Ｄｅ ｖ Ｏｐ ｓ 的 ＯＳＳ 安 全扫 描和软件组合分析
信息 安全 架 构 师必 须 能够 自动 地 把安 全 控 制融
少得到安 全 架构 师的指导 。 传 统 网络 和基于主机 的安 全 解 决 方 案是 无 视 容 器 的 。 容 器安 全 解 决 方 案保 护 容器 的整 个生命 周期 。 从 创建 到生 产， 大 多数 容 器安 全 解 决方 案 都 提 供了预生 产 扫描 和运 行 时 间监 控 及
的。
个不 当实 施 １ 打 补丁 的管理 程序 都 有 可能 导致 安
例如， 可以使 用ＡＰ Ｉ 来 管 理 系统 、 在 不 同系统 之
知道 的。
现在 ， 另 一 个 能够 攻 击 者提 供 访 问 级 别 的攻 击 媒 介竟 然 是 云服 务 供应 商 （ Ｃ Ｓ Ｐ ） ， 这 在 以往 是前 所 未 有 的。 违规Ｃ Ｓ Ｐ 有可能 会 让攻击 者 访 问受管 客户端 ， 从 而极 大 地 增 加云 攻击 的成 功率 、 影 响力 以 及破 坏
一
四 、分 布 式 拒 绝 访 问 攻 击
由于 ｃ ｓ Ｐ 一般 都 拥有 着较 大 的带 宽容量 ， 所以传
云安全风险与防护措施
云安全风险与防护措施随着云计算技术的快速发展，越来越多的企业和个人选择将数据和应用程序迁移到云平台上。
然而，云计算的普及也带来了一系列的安全风险。
本文将探讨云安全风险的来源，并提出相应的防护措施。
一、云安全风险的来源1. 数据泄露风险：在云平台上存储的数据可能会被未经授权的人员访问、窃取或篡改。
这可能是由于云服务提供商的安全漏洞、内部人员的不当操作或恶意攻击等原因造成的。
2. 虚拟化漏洞：云计算平台通常使用虚拟化技术来实现资源的共享和隔离。
然而，虚拟化技术本身也存在一些安全漏洞，如虚拟机逃逸、虚拟机间的侧信道攻击等，这些漏洞可能导致云平台上的数据和应用程序受到威胁。
3. 不可信的云服务提供商：选择一个可信的云服务提供商是确保云安全的关键。
一些不可信的云服务提供商可能会滥用用户的数据，或者在用户不知情的情况下将数据转让给第三方。
二、云安全的防护措施1. 数据加密：对于敏感数据，应在上传到云平台之前进行加密。
这样即使数据被窃取，攻击者也无法解密其中的内容。
同时，还可以使用端到端加密技术来保护数据在传输过程中的安全。
2. 访问控制：云平台应该提供严格的访问控制机制，确保只有经过授权的用户才能访问和操作数据。
这可以通过使用身份验证、访问控制列表和权限管理等技术来实现。
3. 安全审计：云平台应该记录和监控用户的操作行为，以便及时发现和应对安全事件。
安全审计可以帮助企业了解谁、何时、以及如何访问和修改了数据，从而提高对云平台的安全性。
4. 定期备份：定期备份云平台上的数据是防范数据丢失和恶意攻击的重要手段。
备份数据应存储在不同的地理位置，以防止单点故障和自然灾害等风险。
5. 安全培训：企业应该定期对员工进行安全培训，提高他们对云安全风险的认识和防范意识。
员工应该知道如何识别和应对钓鱼邮件、恶意软件等网络攻击。
6. 第三方审计：为了确保云服务提供商的安全性，企业可以委托第三方机构对云平台进行安全审计。
第三方审计可以帮助企业评估云服务提供商的安全措施是否符合标准，并发现潜在的安全风险。
人工智能在网络安全中的威胁与防御
人工智能在网络安全中的威胁与防御人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的发展正在深刻影响着社会的各个领域，网络安全也不例外。
一方面，人工智能技术为网络安全提供了新的防御手段，提高了安全性能和效率；另一方面，人工智能的快速发展也孕育出了新的网络安全威胁。
本文将探讨人工智能在网络安全中的威胁，并提出相应的防御策略。
一、人工智能在网络安全中的威胁1. 恶意使用人工智能攻击人工智能的快速发展为黑客与网络犯罪分子提供了新的攻击手段。
黑客可以使用自动化的人工智能工具来发现网络漏洞、实施网络钓鱼攻击，甚至是利用人工智能技术实施高级针对性攻击，破坏网络安全。
2. 数据隐私和保护问题人工智能技术需要大量的数据进行训练和学习，而这些数据中可能包含着用户的隐私信息。
如果这些数据遭到黑客或不法分子的获取，就可能导致用户数据泄露和隐私被滥用的风险。
3. 伪造和欺诈人工智能技术的快速发展使得生成虚假信息和伪造账户变得更加容易。
黑客可以通过AI技术生成逼真的假冒身份，伪造信息进行欺诈行为，这给网络安全带来了新的挑战。
二、人工智能网络安全的防御策略1. 加强人工智能技术的防御力量对抗恶意使用人工智能的攻击，首先需要加强人工智能技术本身的安全性。
这包括对人工智能算法进行安全审计，加强对模型的保护，对训练数据进行隐私保护，避免恶意攻击者通过对模型进行逆向工程来了解模型的工作原理。
2. 强化网络安全的人工智能防御人工智能技术可以用于强化网络安全防御。
例如，通过机器学习算法来检测异常行为和入侵尝试，实时监控网络流量，及时发现和阻止潜在的网络攻击。
此外，利用自然语言处理技术分析邮件和信息内容，识别和过滤垃圾信息，提高网络用户的安全性。
3. 数据隐私保护为了保护用户的数据隐私，应加强数据保护措施，加密和分散存储敏感数据，限制数据访问和使用的权限，并建立完善的数据监控和审计机制，及时发现并应对数据泄露和滥用的风险。
云服务安全防护措施
云服务安全防护措施1. 引言随着云计算技术的不断发展，企业对于云服务的依赖程度日益加深。
云服务在提供便捷、高效的数据存储和计算能力的同时，也带来了诸多安全风险。
为了确保企业信息资产的安全，本文将详细介绍云服务安全防护措施，帮助企业建立健全的云服务安全防护体系。
2. 云服务安全风险概述在云服务环境下，安全风险主要分为四个方面：1. 数据泄露：由于云服务提供商（CSP）与用户之间的数据传输和存储过程中存在安全漏洞，导致敏感数据泄露。
2. 账户和权限滥用：用户和管理员未遵循最小权限原则，导致未授权访问和操作。
3. 服务中断：云服务提供商的服务器或数据中心发生故障，导致服务中断。
4. 恶意攻击：黑客针对云服务进行DDoS攻击、网络钓鱼等，影响服务正常运行。
3. 云服务安全防护措施针对上述安全风险，企业应采取以下措施确保云服务安全：3.1 数据安全1. 数据加密：对敏感数据进行加密处理，确保数据在传输和存储过程中安全。
2. 数据备份：定期备份数据，防止数据丢失或损坏。
3. 访问控制：实施严格的访问控制策略，确保数据只能被授权用户访问。
4. 审计日志：记录数据访问和操作日志，便于追踪和审计。
3.2 身份与访问管理1. 多因素认证：采用多因素认证机制，提高用户账户安全性。
2. 权限最小化：遵循最小权限原则，确保用户仅拥有完成工作所需的最小权限。
3. 定期审查：定期审查用户权限，防止权限滥用。
3.3 网络安全1. 边界防护：部署防火墙、入侵检测和防御系统等，保护云服务边界安全。
2. 网络监控：实施实时网络监控，发现并处置安全事件。
3. 安全策略：制定并执行安全策略，防止网络攻击。
3.4 服务持续性和可用性1. 服务冗余：采用多数据中心部署，确保服务的高可用性。
2. 故障转移：实现故障转移机制，确保在一处发生故障时，服务能够在其他地方继续运行。
3. 应急预案：制定应急预案，应对可能的服务中断。
3.5 安全合规性1. 合规性评估：定期进行安全合规性评估，确保云服务符合相关法规要求。
人工智能的风险及其防范
人工智能的风险及其防范人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一种摹拟人类智能的技术，它可以通过学习和推理来执行各种任务。
然而，随着人工智能的快速发展，一些风险和挑战也逐渐浮现出来。
本文将详细探讨人工智能的风险，并提供一些防范措施。
一、隐私和数据安全风险人工智能技术需要大量的数据来进行训练和学习，这些数据包含了个人隐私和敏感信息。
如果这些数据被滥用或者泄露，将对个人和组织造成严重的隐私和数据安全风险。
为了防范这些风险，可以采取以下措施：1. 加强数据保护：建立严格的数据保护政策和措施，包括数据加密、访问控制和数据备份等，确保数据的安全性和完整性。
2. 强化隐私保护：制定隐私保护法律和规范，明确个人数据的采集和使用限制，加强对个人数据的监管和处罚力度。
3. 提高安全意识：加强对人工智能技术使用者和开辟者的安全培训，提高他们对隐私和数据安全的意识，避免不必要的数据泄露和滥用。
二、就业和社会影响风险人工智能的发展将对就业市场产生深远影响。
一些传统行业可能被自动化取代，导致大量的失业问题。
此外，人工智能的广泛应用也可能导致社会不平等问题的加剧。
为了应对这些风险，可以考虑以下措施：1. 教育和培训：加强对人工智能相关技术的教育和培训，提高人们的技能水平，以适应新的就业需求。
2. 就业政策调整：制定灵便的就业政策，鼓励创新创业，促进新兴行业的发展，为失业人员提供转岗和再就业的机会。
3. 社会保障体系：建立健全的社会保障体系，包括失业救济、培训补贴和养老保险等，为受到影响的人群提供必要的保障和支持。
三、伦理和道德风险人工智能技术的发展可能引起一系列伦理和道德问题。
例如，人工智能是否会取代人类的决策权？人工智能是否会对人类产生不可预测的行为？为了应对这些风险，可以采取以下措施：1. 制定伦理准则：制定人工智能的伦理准则和道德规范，明确人工智能的使用范围和限制，保障人类的权益和尊严。
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技术创新，变革未来
云端AI 服务日益风行
典型收益：
⚫不用在端上部署昂贵的GPU ⚫充分利用云端GPU 集群的资源⚫降低开发者使用AI 的门槛⚫模型升级便利
⚫
便于收集bad case
，加速模型优化
典型的云端AI 服务：
⚫CV 类，比如图像分类、图像审核、人脸识别
⚫语音类，比如语音识别、语音合成
⚫NLP 类，比如文本情感分析、文本内容过滤
典型的调用者：⚫IoT 设备⚫开发者
⚫第三方应用
攻击云端图片分类服务
Cloud-based
Image Classification
Service
+perturbation
Original Image
Adversarial Image
Class: Cat Score:0.99
Black-box Attack
Class:Toaster Score:0.99
A FALSE sense of security !
攻击云端AI 服务困难重重
未知的模型
未知的预处理环节
未知的网络结构未知的网络权重参数
缩放、去燥、编码转化等
攻击者只能访问API 服务，访问的QPS
和次数也受限
(Img from:
/a/215163641_115479)
似乎云端的AI 服务是很安全的！
Hossein Hosseini, Baicen Xiao, and Radha Poovendran. 2017. Google’s Cloud Vision API is Not
通过叠加高斯或者椒盐噪声，也可以有攻击效果
Hossein Hosseini, Baicen Xiao, and Radha Poovendran. 2017. Google’s Cloud Vision API is Not
通过叠加高斯或者椒盐噪声，也可以有攻击效果
暴力搜索的方式
（W,H,C）=(224,224,3)
RGB Format
搜索空间大小为：224*224*3*256
=38,535,168
!!!!
Andrew Ilyas, Logan Engstrom, Anish Athalye, and Jessy Lin. Query-efficient black-box adversarial examples (superceded). arXiv preprint arXiv:1712.07113,2017.
优化检索策略后，攻击成功率达95.5%，平均
查询次数为104342
语义分割可以充分利用图像的原有信息
Subject-based Local Search (SBLS)
Attack.
Xurong Li, Shouling Ji, Meng Han, Juntao Ji, Zhenyu Ren, Yushan Liu, Chunming Wu. Adversarial Examples Versus
Cloud-based Detectors: A Black-box Empirical Study
攻击Google 的图像分类服务，成功率达
到98%，平均查询次数为576
迁移攻击
对抗攻击可以在模型之间传递，针对模型A白盒生
成的对抗样本，也有可能可以对模型B奏效。
A和B
结构越接近，攻击成功率越高
The cell (i, j) indicates the accuracy of the adversarial images generated for model i (row) evaluated over model j(column).
Yanpei Liu, Xinyun Chen, Liu Chang, and Dawn Song. Delving into transferable adversarial examples and black-box attacks.2016.
基于模型指纹的攻击
百度安全在Blackhat Asia 2019上提出模型指纹攻击
The Cost of Learning from the Best:
How Prior Knowledge Weakens the Security of Deep Neural
迁移学习在CV 领域被广泛使用，比如使用基于
ImageNet
预训练的经典模型继续训练
显然，如果可以欺骗第K 层，就可以欺骗整个模型
第K层模型的问题，可以转换为让第K层的每个神经元的输出都非常接近，即标
准差尽可能小
遍历常见的经典模型，找出置信度下降最多的的情况，对应的经典模型疑似为对应云平台使用的预训练模型。
这一过程称为指纹嗅探。
以攻击某云平台的目标检测API为例，在每张图片查询100次限制下，非定向攻
击成功率达到了86%
Step1:通过少量样本，查询API ，在本
地训练出一个替身模型
Step2:
白盒攻击替身模型，生成对抗
样本
Step3:用生成的对抗样本攻击云端Step 1
Step 2
Step 3
百度安全在HITB +CyberWeek 提出了快速特征图的PGD 攻击算法
(FFL-PGD)Top1 vs. network. Top-1 validation accuracies for top scoring single-model architectures
(Img from https:///abs/1605.07678v1)
选择特征提取能力强的经典模型作为替身模型更加高效的替身学习算法
传统替身学习算法
我们的
在STOA的PGD算法的基础上，最大化在高层特征，即语义层上的差异，进一步提
高生成对抗样本的有效性
对主流的图像分类服务进行评估，攻击成功率均达到90%以上
对Google图像分类服务生成的对抗样本，对图像搜索依然有攻击效果
谢谢聆听！。