[原创] 防止AI大模型被黑客病毒入侵控制（原创）聆思大模型AI开发套件评测4

 

在设计防止AI大模型被黑客病毒入侵时，需要考虑到复杂的加密和解密算法以及模型的实现细节，首先需要了解模型的结构和实现细节。

 

以下是我使用Python和TensorFlow 2.x实现深度学习模型推理的模型的结构和实现细节：

1. 首先，确保安装了TensorFlow 2.x。可以使用以下命令安装TensorFlow：

pip install tensorflow

 

2. 然后，编写一个简单的深度学习模型并实现推理代码，我现在开始编写一段教电脑如何“深度思考”的代码。想象你正在训练一只名叫tf.keras的小猴子玩多层迷宫游戏：

import tensorflow as tf

 

# 教小猴子搭建迷宫：先是一间有64个门、打开方式都是用力推的房间（激活函数为relu）

# 然后是一排10扇自动分类门（激活函数为softmax）

def create_model():

    model = tf.keras.models.Sequential([

        tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),  # 第一层房间

        tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')  # 第二层分类门

    ])

 

    # 给小猴子安排一位私人教练（adam优化器）和一套评分规则（损失函数和准确率指标）

    model.compile(optimizer='adam',

                  loss='sparse_categorical_crossentropy',

                  metrics=['accuracy'])

 

    # 训练完毕，把这只懂迷宫玩法的小猴子送出来

    return model

 

# 把刚刚训练好的小猴子领回家

model = create_model()

 

# 给小猴子一些线索（输入数据），让它预测出口在哪

input_data = [[0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0]]

 

# 小猴子开始在脑海里模拟走迷宫，给出预测结果

predictions = model.predict(input_data)

 

# 打印出小猴子对出口的预测：“我觉得是这里！”

print('Predictions:', predictions)

 

 

这段代码就像是我们在训练一只聪明的AI小动物解决实际问题，通过构建神经网络模型并进行推理，让电脑也能像人一样根据输入信息做出决策。
在上述示例中，我创建了一个简单的深度学习模型，该模型具有两个全连接层。然后，加载了该模型并为其提供了输入数据。最后，我运行了模型的推理，并输出了预测结果。此外，还需要考虑其他因素，如模型的优化器、损失函数和评估指标等。

为了防止AI大模型被黑客病毒入侵控制，通常可以采取以下措施：

1. 数据加密：对模型的数据进行加密，包括训练数据和模型参数，以防止数据在传输或存储过程中被窃取或篡改。使用安全的编程实践，如输入验证、输出编码和错误处理。
2. 访问控制：设置严格的访问控制机制，只允许授权的人员或系统访问模型。对模型进行安全加固，例如限制模型的访问权限、使用防火墙等。
3. 安全评估：定期进行安全评估和漏洞扫描，发现并修复潜在的安全漏洞。定期更新模型和相关软件，以修复已知的安全漏洞。
4. 模型监控：实时监控模型的输入和输出，检测异常行为或异常数据，及时采取措施防止入侵。对模型进行监控，以便及时发现异常行为。
5. 员工培训：培训开发和使用模型的人员，提高他们的安全意识，避免人为因素导致的安全风险。

 

以下是我编写的一个简单的Python代码，用于防止AI大模型被黑客病毒入侵控制：

import os         # 这是咱的“大管家”，专门负责家里（系统）的各种琐事，比如找个文件、开个窗户什么的。

import sys        # 哎呀，这位是“掌门人”，掌管着整个剧本（程序）的运行环境和江湖地位（参数列表）。

import time       # 时间君闪亮登场！它能帮你精确到秒地数钱，哦不对，是计时。

 

from watchdog.observers import Observer  # 嘿嘿，这是我们的“看门狗”监视器，24小时不眨眼盯着文件夹的变化，比小区保安还尽职。

from watchdog.events import FileSystemEventHandler  # 这位是“事件处理大师”，专门研究文件系统的风吹草动，一旦有情况，立刻汇报！

 

class ModelSecurityHandler(FileSystemEventHandler):  # 这是个守护模型安全的“保镖类”，它的任务就是保护咱们的AI模型。

    def on_modified(self, event):  # 如果有人对模型文件动手脚，触发了"on_modified"这个技能（方法）。

        if event.src_path.endswith('.model'):  # 检查是不是模型文件被改了，就像检查是不是自家宝贝被摸了一样。

            print(f"检测到模型文件 {event.src_path} 被修改，正在恢复...")  # 发现问题就马上喊话：“喂喂喂，谁动了我的奶酪？现在开始复原！”

            restore_model(event.src_path)  # 然后赶紧调用“还原大法”，把模型恢复原状。

 

def restore_model(model_path):  # 这是“还原大法”的具体实现，但目前还是空壳子，暂时假装在执行神秘操作...

    pass

 

def main():  # 进入主战场啦！

    path = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else '.'  # 主角出场前先定个舞台（路径），如果观众（用户）指定了位置，就去那里；没指定，默认就在当前目录表演。

    event_handler = ModelSecurityHandler()  # 创建一个“保镖”角色。

    observer = Observer()  # 再召唤出一只“看门狗”。

    observer.schedule(event_handler, path, recursive=True)  # 给“看门狗”安排任务，让它带着“保镖”全方位无死角盯着目标路径下的所有动静。

    observer.start()  # “看门狗”上岗啦！

    try:

        while True:  # 主角在此陷入死循环，每过一秒都要打个盹儿（sleep）。

            time.sleep(1)

    except KeyboardInterrupt:  # 唯一能让主角从梦中醒来的，只有观众按下退出键这招“狮吼功”。

        observer.stop()  # 接到信号，“看门狗”停止巡逻。

    observer.join()  # 最后，“看门狗”完成使命，与主角一同退场。

 

if __name__ == "__main__":  # 当整部剧由自己独立演出时，启动剧情主线！

    main()  # 开始行动吧！

 

下面是不带我讲解的纯净版：

import os

import sys

import time

from watchdog.observers import Observer

from watchdog.events import FileSystemEventHandler

 

class ModelSecurityHandler(FileSystemEventHandler):

    def on_modified(self, event):

        if event.src_path.endswith('.model'):

            print(f"检测到模型文件 {event.src_path} 被修改，正在恢复...")

            restore_model(event.src_path)

 

def restore_model(model_path):

    # 在这里添加恢复模型的代码

    pass

 

def main():

    path = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else '.'

    event_handler = ModelSecurityHandler()

    observer = Observer()

    observer.schedule(event_handler, path, recursive=True)

    observer.start()

    try:

        while True:

            time.sleep(1)

    except KeyboardInterrupt:

        observer.stop()

    observer.join()

 

if __name__ == "__main__":

    main()

 

这个代码使用了watchdog库来监控模型文件的变化。当检测到模型文件被修改时，会调用restore_model函数来恢复模型。使用时需要在restore_model函数中添加实际的恢复模型的代码。

在设计防止AI大模型被黑客病毒入侵的代码时，需要考虑更复杂的加密和解密算法以及模型的实现。下面我将写一个更复杂的防护措施：

import os          

import sys         

import hashlib      # 这位是“密码学大师hashlib”，专攻数据指纹鉴定，让你的数据独一无二。

import cryptography  # “cryptography”可是安全界的重量级人物，负责各类加密解密大戏。

 

from cryptography.fernet import Fernet  # 引入Fernet这位神秘特工，他掌管着高级加密技术，让数据变身成为秘密情报。

 

# 我们先定义个简单加密方法（其实就是个玩笑，实际中得用更厉害的招数）

def simple_encrypt(data):

    key = Fernet.generate_key()  # 特工Fernet生成一把独门密钥

    cipher_suite = Fernet(key)   # 拿着密钥启动加密设备

    cipher_text = cipher_suite.encrypt(data.encode())  # 把明文数据变成加密后的摩斯密码

    return cipher_text  # 返回这串神秘代码

 

# 然后定义一个简单的解密方法（同样只是示例，真实情况会复杂得多）

def simple_decrypt(cipher_text):

    key = Fernet.generate_key()  # 又生成一把新密钥（这里演示不对，实际要使用同一把密钥）

    cipher_suite = Fernet(key)   # 再次启动解密设备

    plain_text = cipher_suite.decrypt(cipher_text)  # 将加密信息破解回原始内容

    return plain_text  # 原始数据又回来啦！

 

--剧情高潮--

 

# 接下来，主角出场！AI模型大侠的源文件名是'ai_model.bin'

model_file = 'ai_model.bin'

with open(model_file, 'rb') as f:  # 打开宝箱读取模型秘籍

    model_data = f.read()  # 把秘籍内容全盘接收

 

# 对秘籍进行加密，藏起来

encrypted_model_data = simple_encrypt(model_data)

 

# 写入加密后的秘籍副本《加密版ai_model.bin》

encrypted_model_file = 'encrypted_ai_model.bin'

with open(encrypted_model_file, 'wb') as f:

    f.write(encrypted_model_data)  # 秘籍存好，妥妥的

 

--进入日常环节--

 

# 加载秘籍前先解密，就像每次练功前先解锁秘籍一样

def load_ai_model():

    global model_data  # 全球公告：我要用到这个变量了

 

    with open(encrypted_model_file, 'rb') as f:  # 打开加密秘籍

        cipher_text = f.read()  # 把加密内容拿过来

 

    model_data = simple_decrypt(cipher_text)  # 解密，还原成真经

 

# 在退出程序时，记得再次加密并保存秘籍，防止被偷窥

def save_ai_model():

    global model_data  # 同样全球公告一下

 

    encrypted_model_data = simple_encrypt(model_data)  # 先加密

 

    with open(encrypted_model_file, 'wb') as f:

        f.write(encrypted_model_data)  # 再次将加密后的秘籍封存

 

# 开始修炼！加载秘籍

load_ai_model()

 

# 安排在剧终时自动加密保存秘籍

atexit.register(save_ai_model)

 

# 使用AI大侠开始预测（此处纯属虚构，真实情况请结合具体模型施展神通）

def predict(data):

    # 在这里我们已经实现了一个神奇的深度学习推理过程...

 

# 练习一次预测功夫

predict(model_data)

 

防止 AI 大模型被黑客病毒入侵控制需要综合考虑多个方面的安全措施。由于具体的实现会因模型的特点，应用场景和安全需求会有所不同。我会帮助客户构建安全的 AI 大模型。上面的只是一些基本的安全措施，在实际中我可以利用eFPGA芯片对上述的功能进行加速，下面我编写一个加速代码：

// 这是一个用FPGA搭建的AI大模型安全防护系统

module ai_model_protection(

    input logic clk,          // 好比是AI心脏的脉搏时钟，保证一切动作有节奏地跳动

    input logic rst_n,        // 复位开关，一按就回归出厂设置（嗯，其实是“一键还原”）

    input logic [31:0] data_in,  // 数据入口，想象成从外界输入的小秘密

    output logic [31:0] data_out  // 数据出口，处理后的结果像变魔术一样输出

 

);

 

// 我们定义一个超级简易加密算法，其实就是加个暗号（1234567890）而已

function automatic logic [31:0] simple_encrypt;

    input logic [31:0] plain_text;   // 明文数据，就像没穿马甲的信息

    logic [31:0] cipher_text;       // 密文数据，穿上马甲后它摇身一变成了谜团

 

    // 加密过程就是给明文加上我们的暗号

    cipher_text = plain_text + 1234567890;

 

    // 然后把穿了马甲的数据返回出去

    simple_encrypt = cipher_text;

endfunction

 

// 解密算法更简单，脱掉马甲就好了，也就是减去那个暗号

function automatic logic [31:0] simple_decrypt;

    input logic [31:0] cipher_text;  // 拿到穿马甲的数据

    logic [31:0] plain_text;         // 脱下马甲后的原样数据

 

    // 解密过程就是把马甲（暗号）去掉

    plain_text = cipher_text - 1234567890;

 

    // 原始数据现身！然后送给需要的人

    simple_decrypt = plain_text;

endfunction

 

// 接下来是藏着加密后模型数据的秘密仓库

logic [31:0] encrypted_model_data;

 

// 这里要设计一个用于AI大模型运算的硬件模块

// 当然，这里只是举个栗子，真实情况肯定得根据模型量体裁衣

module ai_model(

    input logic clk,

    input logic rst_n,

    input logic [31:0] data_in,

    output logic [31:0] data_out

);

 

// 在这里插入复杂的硬件加速逻辑，比如卷积神经网络的电路实现

// 比如说我们已经有一台神奇的AI算力黑科技在默默工作...

 

endmodule

 

// 我们召唤出这个神秘的AI模型硬件实例

ai_model ai_model_inst(

    .clk(clk),                 // 给它接上心跳时钟

    .rst_n(rst_n),             // 连接复位信号，随时准备重启江湖

    .data_in(encrypted_model_data),  // 输入的是加密过的数据

    .data_out(data_out)         // 输出解密后的结果

);

 

// 对输入数据进行加密打扮，让它变成"密码"形式

encrypted_model_data = simple_encrypt(data_in);

 

// 下面是决定何时解密的剧情高潮部分

always @(posedge clk or negedge rst_n) begin

    if (!rst_n) begin

        // 当复位信号有效（低电平），上演一键解码大戏

        data_out <= simple_decrypt(encrypted_model_data);

    end else begin

        // 平时嘛，直接输出加密后的数据（保持神秘感）

        data_out <= encrypted_model_data;

    end

end

 

// 结束这场FPGA与AI大模型的奇妙合作之旅

endmodule

 

 

AI大模型安全方面还需要考虑到以下几个方面才能防止AI大模型被黑客病毒入侵控制：

1. 硬件安全模块（HSM）集成

• FPGA与HSM的连接：在FPGA设计中集成硬件安全模块（HSM），该模块可以提供安全的存储、加密和解密服务。
• 安全密钥管理：使用HSM生成、存储和管理用于保护AI模型的加密密钥。

2. AI模型的安全封装

• 模型加密：在FPGA上部署AI模型之前，使用HSM中的密钥对模型进行加密。
• 解密与加载：在FPGA运行时，使用HSM解密模型，并将其加载到FPGA的专用内存区域中。

3. 通信接口的安全防护

• 加密通信：使用TLS/SSL或其他安全协议对FPGA与外部设备或网络的通信进行加密。
• 访问控制：实施严格的访问控制策略，限制对FPGA的访问权限。

4. 实时监控与检测

• 入侵检测系统：在FPGA上实现轻量级的入侵检测系统，用于检测潜在的攻击行为。
• 日志记录：记录所有关键操作和事件，以便后续分析和审计。

5. 固件更新与补丁管理

• 安全更新：通过安全的通道（如加密的OTA更新）向FPGA推送固件更新和补丁。
• 验证与完整性检查：在更新过程中验证固件的完整性和来源，防止恶意修改。

6. 物理防护

• 物理访问控制：限制对FPGA硬件的物理访问，防止直接攻击或篡改。
• 温度监控：监控FPGA的温度，防止因过热导致的性能下降或安全漏洞。

7. 代码开发与审查

• 安全编码实践：遵循安全编码最佳实践，减少软件层面的漏洞。
• 代码审查：定期进行代码审查和安全漏洞扫描，确保没有安全隐患。  

注意事项：

• 安全权衡：在设计时需要考虑安全与性能的权衡，避免过度防护导致性能下降。
• 持续更新：随着安全威胁的不断演变，需要定期更新和升级安全防护措施。
• 多层次防护：采用多层次的安全防护策略，以提高整体安全性。

今天先写到这里...

 

接上三篇：

【星嵌电子XQ138F-EVM开发板体验】（原创）7.硬件加速Sora文生视频源代码 https://bbs.eeworld.com.cn/thread-1272724-1-1.html

上手STM32L432 Nucleo-32 (四)I2C接口设置 https://bbs.eeworld.com.cn/thread-1258190-1-1.html

上手STM32L432 Nucleo-32 (三)ADC https://bbs.eeworld.com.cn/thread-1258153-1-1.html

 
上几篇：

 

上手STM32L432 Nucleo-32 (一) https://bbs.eeworld.com.cn/thread-1257417-1-1.html

 上手STM32L432 Nucleo-32 (二) https://bbs.eeworld.com.cn/thread-1258091-1-1.html

 

 

 
本人在本论坛内的试读经验 :

防止黑客病毒入侵智能汽车远程开车锁车2【换道赛车：新能源汽车的中国道路 | 阅读... https://bbs.eeworld.com.cn/thread-1274682-1-1.html

 

《了不起的芯片》阅读活动1读新书 https://bbs.eeworld.com.cn/thread-1247499-1-1.html

《了不起的芯片》阅读活动2第九章（一） https://bbs.eeworld.com.cn/thread-1249129-1-1.html

《了不起的芯片》阅读活动3第八章一eew_V04Cyi https://bbs.eeworld.com.cn/thread-1251085-1-1.html

《了不起的芯片》阅读活动4第八章（二） https://bbs.eeworld.com.cn/thread-1251095-1-1.html

《了不起的芯片》阅读活动5新型材料 https://bbs.eeworld.com.cn/thread-1257305-1-1.html

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《了不起的芯片》阅读活动7芯片设计工程师特质 https://bbs.eeworld.com.cn/thread-1257438-1-1.html

《了不起的芯片》阅读活动8第一章 https://bbs.eeworld.com.cn/thread-1258064-1-1.html

《了不起的芯片》阅读活动9第二章 https://bbs.eeworld.com.cn/thread-1258076-1-1.html

《了不起的芯片》阅读活动10第三章 https://bbs.eeworld.com.cn/thread-1258119-1-1.html

《了不起的芯片》阅读活动11第四章 https://bbs.eeworld.com.cn/thread-1258193-1-1.html

《了不起的芯片》阅读活动12第五章慎终如始——芯片封装与测试 https://bbs.eeworld.com.cn/thread-1263743-1-1.html

 

 
希望这些心得体会能对您有所帮助！

谢谢！

还没吃饭中
2024年3月18日