生成式AI輕易繞過影像保護 研究示警數位資產恐陷風險

商傳媒|何映辰/台北報導

根據一份由弗吉尼亞理工學院暨州立大學(Virginia Tech)主導的最新研究,目前藝術家與創作者普遍採用的數位影像保護機制,已能被現成的生成式人工智慧(AI)模型輕易破解。這項發現對依賴這些保護措施的數位資產擁有者,敲響了警鐘。

自2023年以來,許多藝術家和攝影師在將作品上傳網路前,會透過 Glaze 和 PhotoGuard 等工具,為影像添加一層肉眼不可見的保護層。這層干擾旨在讓AI模型在嘗試學習或編輯影像時,因雜訊過大而無法順利作業,特別是用來防止風格模仿或惡意深度偽造(deepfake)。早期研究曾指出,這些防禦措施在對抗AI風格模仿上,保護率可達92%以上,給予創作者一定的安全感。

然而,由弗吉尼亞理工學院暨州立大學電腦科學副教授比瑪爾·維斯瓦納斯(Dr. Bimal Viswanath)領導的資安團隊,測試了這些保護措施在面對主流AI工具時的有效性。研究結果顯示,攻擊者無需客製化程式、伺服器資源或對保護工具的深入了解,只需使用免費且市面上現成的生成式AI模型(如 Stable Diffusion 3),加上一條簡短的文字指令「消除雜訊」(Denoise the image),就能移除保護層。

這項研究測試了八張受保護的影像,對比六種不同的保護方案,包括防範AI學習、嵌入雜訊於處理層,以及為抵禦進一步編輯而設計的強固系統。結果顯示,在所有測試中,影像的保護訊號都被成功移除,而原始影像對攻擊者而言仍可被有效利用。比瑪爾·維斯瓦納斯教授指出:「這尤其令人擔憂,因為目前的資安方法可能給予使用者一種錯誤的安全感。」

有別於過去需針對特定防禦機制客製化的攻擊手法,此次研究發現的簡單「消除雜訊」攻擊,在四項直接比較中均優於先前專業設計的攻擊方法。這項研究成果已發表於 IEEE Conference on Secure and Trustworthy Machine Learning。研究團隊警告,任何擁有筆記型電腦並能取得免費AI模型的個人,都有能力執行此類攻擊。隨著生成式AI影像模型持續改進,未來的防禦工作恐將更加艱鉅。因此,研究團隊呼籲,未來的任何保護方案都必須在面對現成AI模型時進行基準測試,方能獲得信任。

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