據(jù)報道谷歌的AI 開源框架 TensorFlow 存在著巨大的自身安全風險，攻擊者可以對受害者自身的 AI 應(yīng)用進行竊取或篡改、破壞。風險危害面非常大， AI 研究者可能毫無防備，PC 端和移動端的最新版本均會受到影響。

　　從騰訊了解到，騰訊安全平臺部預(yù)研團隊發(fā)現(xiàn)谷歌人工智能學習系統(tǒng) TensorFlow 存在自身安全風險，可被黑客利用帶來安全威脅，其已向谷歌報告這一風險并獲得致謝。

　　騰訊安全平臺部預(yù)研團隊發(fā)現(xiàn)，攻擊者可以生成 Tensorflow 的惡意模型文件，對 AI 研究者進行攻擊，對受害者自身的 AI 應(yīng)用進行竊取或篡改、破壞。騰訊方面認為，該風險危害面非常大，一方面攻擊成本低，普通攻擊者即可實施攻擊；另一方面迷惑性強，大部分 AI 研究者可能毫無防備；同時因為利用了 TensorFlow 自身的機制，其在 PC 端和移動端的最新版本均會受到影響。

　　Google 的 TensorFlow 作為開源框架被互聯(lián)網(wǎng)廣泛使用，該框架在谷歌、ebay、airbnb、twitter、uber、小米、中興等公司均有使用。在TensorFlow中，AI 研究者可以復(fù)用他人建好的模型來進行AI訓練，或直接提供 AI 服務(wù)。

　　這是安全研究員最近發(fā)現(xiàn)的第二起？TensorFlow 相關(guān)安全風險事件。

　　12月初，記者了解到，奇虎 360 安全研究實驗室的 Qixue Xiao 和 Deyue Zhang，美國佐治亞大學的 Kang Li，以及美國弗吉尼亞大學的 Weilin Xu 在分析了 TensorFlow，Caffe，Torch 這三大深度學習框架所使用的大量第三方開源基礎(chǔ)庫后，發(fā)現(xiàn)它們存在不少的網(wǎng)絡(luò)安全漏洞，容易受到拒絕服務(wù)攻擊、逃逸攻擊、系統(tǒng)損害攻擊的影響。