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危急纪年第8年，正准备进入冬眠的面壁者罗辑传染了时下流行的“轻流感”。

一开始，他的症状和别人差不多，流鼻涕、嗓子疼。

可是两天后，情形变得不一样起来，罗辑开始发热，到了夜里，病情更是急剧恶化，呕吐、吐血等等症状相继涌现。

到第二天凌晨，他休克了，嘴唇发紫，身上险些看不到生命迹象。

——《三体II 阴郁森林》

如果你还对《三体》有印象，大概记得这个名叫“基因导弹”的暗杀武器。
它可以大范围散布，对一样平常人影响极其轻微，但是，一旦它识别出了暗杀目标的基因特色，就会在这个人的血液中制造致命毒素。

在打算机的天下里，也有这样的病毒。

本日，IBM研究院在打算机安全大会BlackHat上展示了他们制造的恶意软件：DeepLocker。

这个恶意软件利用AI来识别攻击工具，有针对性地产生发火。
而在目标涌现之前，它只会藏身在普通的软件之中默默休眠，险些没有一个病毒该有的特色，暗藏性极强。

人脸识别、地理信息、语音识别、全方位数据剖析等等办法，都可以用来锁定攻击目标。

也便是说，这是一个可能只有你自己会中招的电脑病毒。

IBM说，他们制造这个AI病毒，是为了研究AI在危险分子手里会被拿来干什么坏事。

箱子里的WannaCry

为了展示DeepLocker的能力，IBM设计了一个观点验证测试：

把大名鼎鼎的WannaCry，藏到一个通俗俗通的***会议软件里，让它在认出某个人的脸时解锁、实行。

WannaCry去年5月爆发，被称作“自熊猫烧喷鼻香以来影响力最大的病毒之一”，影响了至少150个国家、30万名用户，造成丢失80亿美元。
被传染的电脑会锁定，弹出一个索要比特币的对话框。

原来的WannaCry利用Windows系统漏洞传播，打上安全补丁就可以有效戒备。

而藏在***会议软件里的WannaCry就不一样了：用户会主动***安装利用，在攻击发动之前，就算传染了全天下的电脑，也是无声无息。

有多少人用这个软件来开***会议，DeepLocker就能瞥见多少人的脸。
然后，它会在帮人开会的过程中，悄悄将人脸输入到自己的AI模型里进行识别，除此之外毫无非常。

如果攻击目标涌如今***会议之中，非常急速就来了。
DeepLocker识别出目标，就会启动WannaCry。

在这个测试里，DeepLocker便是锁着WannaCry的箱子，而攻击目标的脸，便是它的钥匙。

道高一尺，魔高一丈

既然想用强大的病毒，为什么还要把它锁进箱子里呢？

做好暗藏事情，能让病毒更广泛地传播，更有效地骗过所有人、所有防火墙的眼睛，渗透到那些戒备严密的地方。

纵不雅观打算机病毒的发展进程，可谓道高一尺，魔高一丈，帮病毒伪装成安全无害的样子，蒙混到各种系统之中的方法，层出不穷。

上世纪80年代的病毒还很纯挚，通过改变有效载荷，隐蔽在程序中，迷惑系统放他进门；随后，反病毒行业炼成了剖析稠浊代码的能力，可以推断出这种病毒的恶意意图。

90年代，恶意软件作者们开始给恶意负载加密来蒙混过关，让恶意代码只有在被解密到内存中、即将实行的时候才能检测到；反病毒行业祭出了虚拟运行软件、让病毒暴露实质的沙盒。

2000年之后，杀毒软件遍及，为了想逃过沙盒的检讨，有了检测到自己在虚拟环境中就停滞实行的病毒；

而在目前的2010年代，病毒已经不再针对所有电脑“大杀特杀”了，而是通过对目标属性的检测，找出攻击目标，仅仅对设定的目标发动攻击。

名盛一时的“震网”（Stuxnet）便是这样。
它在环球范围传播，传染了伊朗60%的个人电脑，却不发动全面的攻击。

专家认为，这个病毒的目标是伊朗的铀浓缩设备，只有碰着西门子SIMATICWinCC监控与数据采集 （SCADA）系统，才会发起攻击。

就像一个藏身于角落的偷袭手。

本日的DeepLocker，利用AI把病毒的针对性和暗藏性又提升了一个等级。

IBM做出的这个DeepLocker，是一个只攻击特定职员的打算机病毒。

搭载了人工智能模型的DeepLocker，可以将正常的运用、病毒、和目标属性组合在一起，拼成一个看起来人兽无害的“乖乖女”，无论用静态、动态还是手动剖析的方法来剖析这只“乖乖女”，系统都无法监测出有什么问题。

但是，当“乖乖女”碰到不同的用户，她却表现出了不同的样子：

碰到不符合目标属性的用户，“乖乖女”不把他当做攻击目标，就变成了一个外表俏丽、内心邪恶的“绿茶婊”，表现出正常的样子，；

可是如果她碰到了符合目标属性的用户，“乖乖女”分分钟变成了“女魔王”，露出一脸毒辣样，开始大肆攻击她的设定目标。

如此一来，正是那些不符合目标属性的“无知用户”的纵容，让“乖乖女”更随意马虎传播，有机会靠近目标用户，使目标用户中招。

而病毒又是若何去识别目标的呢？

前文提到的攻击铀浓缩举动步伐的震网是用的传统的“if…else”构造，如果创造系统中安装了西门子的STEP7，就启动攻击。

而AI时期的目标属性识别则采纳了繁芜的DNN构造，通过DNN来判断多个维度的目标属性，在DNN判断为符合时，病毒启动攻击。

而能让DNN来识别的目标属性则很多，可以是摄像头拍下的用户照片，也可以是用户行为，还可以是用户的地理位置、活动信息、软硬件特色等多种成分。

比如人脸识别。

就像之前那个把WannaCry藏在***会议软件中的例子一样，当DNN判断出，电脑摄像头前的人是某个特定的目标人物时，就会启动攻击。

以是，打算机病毒是否攻击你也要看脸了，那些“看一眼，电脑就炸”的电子设备杀手们，可能只是长得比较像病毒的攻击目标。

目标属性和密匙被加密到了DNN中。

首先，将目标属性和密匙集成在DNN中，密匙将病毒加密到隐蔽的有效载荷中。

而后，当DNN检测到符合属性的目标时，通过规复钥匙，将隐蔽的有效载荷中的病毒解密出来。

而钥匙本身，便是符合属性的目标。

以人脸为例，当系统检测到人脸时，根据面部特色天生高位人脸特色，之后通过钥匙天生模型，将特色转化为一串密码。
如果密码精确，也便是说人脸符合目标属性，病毒就会被放出来。

DeepLocker的优胜性在于，一方面不会显示程序正在探求的内容，比如人脸、组织或环境特色，隐蔽它在探求的人；另一方面，DeepLocker会完备伪装成人畜无害的样子，遮盖程序的恶意用场，收起自身的锋芒。

现在，我们来先容一下这项研究的作者。

一作Dhilung Kirat，IBM汤姆斯沃森研究中央科学家，出生在尼泊尔。
除了做研究之外，他还是一名业余拍照师。

别的科学家的主页都是论文，他的主页打开之后，画风是这样：

这样：

这样：

切实其实不要太俏丽（想撩）。

二作Jiyong Jang也是汤姆斯沃森研究中央的亚裔科学家，本科和硕士毕业于韩国延世大学，后来去了CMU读博。

末了一位作者Marc Ph. Stoecklin，IBM认知安全和网络情报团队的卖力人，曾就读于洛桑理工学院和瑞士联邦理工学院。

如果你想获取完全PPT，请在量子位公众年夜众号（QbitAI）的对话界面回答关键词：DeepLocker

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