越来越多的鉴权基于人脸识别、声纹识别，然而生物识别技术依然有被破解的可能性 ……然而生物特征将伴随用户一生。随着仿真头套、全息投影、人脸跟踪等技术的发展，未来人脸识别攻击的成本将大大降低，由此产生的黑客攻击将大量发生。不法分子会通过伪造人脸识别攻破系统，进而窃取机密信息。

　　2,人工智能技术成为黑客帮手。

　　AI让黑客更好地挖掘基于长期渗透获取的大数据，破解能力更强，甚至黑客们的病毒还能基于深度学习技术自我进化，达到攻击目的。

　　3,黑客如果破坏AI学习大数据？

　　人工智能的本质是基于海量数据进行自我学习，再形成智能决策。如果其学习的数据被AI所干扰或者有意放入脏数据，将会影响智能决策结果。比如微软聊天机器人Tay就因为被大数据影响而满嘴脏话和充满种族主义。

　　4,如果黑客破解并控制了机器人？

　　机器人能做的事情越来越多，甚至可以参与到消防、军事等行动之中，机器人三原则之下它不会伤害人类，但如果被黑客控制可能就另当别论了。
当人工智能离大爆发越来越近，对智能安全需求也越来越明确：更快认知风险，更好控制扩散能力，更优的动机选择驯化，让超级智能永远在智能安全之下，减免发生智能异化的可能。基于这样的目标导向，需要结合每一项技术利弊，更好的平衡技术安全性和服务便利性，使智能技术相互融合，建立更强大稳定的智能控制能力。

　　超级智能前夜智能安全战略升级

　　当生物识别技术和物联网越来越融合，机器智慧不可逆转的超越人类智慧。智能安全如何未雨绸缪，提前建立攻防战略？

　　有专家预测，未来影响人工智能爆发的关键因素，一个是最优化力，第二个是反抗度。当影响机器智能增长率的这两个变量——最优化力（主要用于提高系统智能水平）和反抗度（影响反应度的阻力或智能提高的边际成本），达到较好的平衡时，将是理想的智能安全生态。而每一次提高系统智能水平和效率的边际成本又很高，需要人类花费大量精力来应对，在此过程中内外部环境不断变化；当安全漏洞或攻击成本变低时，就可能存在大流量黑客攻击的风险。

　　环境正在变得更复杂，决策成本正在升高，而机器的嗅觉还要越来越灵敏，全球安全厂商在巨大挑战下，对智能安全技术创新寄予厚望。控制智能变化率，稳定智能安全性能，降低决策成本，正成为全球安全厂商不断加码的研究方向。

　　正是基于对智能安全复杂性和不稳定性的判断，2016年百度已将人工智能提升到公司级战略，在底层技术、上层业务、开放生态上的布局都已铺开，甚至不久之前百度还出书《智能革命》亲自布道人工智能，成为中国最激进的AI玩家。与此同时，百度在人工智能安全上的行动早已展开，相当于百度安全“大脑”的百度安全实验室承担起重要角色。

　　百度是最早布局深度学习实验室的中国巨头，百度大脑这一AI核心引擎的技术水平全球排名前三，自然语言处理、语音、图像等上层技术也处于世界领先水平。从百度现有对外公布的AI业务来看，基于深度学习、自然语言处理等AI技术，百度安全实验室也实现了安全技术与AI技术的结合。比如基于深度学习技术挖掘漏洞，研究和消灭病毒，百度安全实验室攻攻破智能锁也表明其漏洞挖掘范围不只是Windows，还有Web、智能家居和物联网在内的漏洞挖掘与防范。百度搜索结果页的号码认证同样是基于深度学习，针对多个维度进行数据挖掘来识别号码的风险，比如数据来源、数据索引、地理经纬度信息（定位）、威胁情报关联等信息。在识别恶意网页上百度同样利用了深度学习技术。

　　那么，安全厂商如何在智能安全趋势下，确立领先性厂商地位？

　　1,业务布局进展

　　如果智能爆发的默认后果是导致存在性灾难的发生，那么面对这样的威胁，智能安全厂商的思路必须是立刻转向寻求应对方法，实现对智能安全更正向稳定的引导，更快的风险认知能力，更强大的灾难控制能力。

　　还是以百度为例。百度不只是在底层布局智能安全技术，还以AI安全技术转化为服务和产品，比如面向企业端提供智能安全服务能力；面向用户则提供个人智能安全产品，这些服务和产品的底层都应用到了百度人工智能技术，比如伪基站识别的基础就是其先基于海量通信数据深度学习而分析出伪基站特征，再比如百度手机卫士的防骚扰电话功能也采取了类似模式。