CSS人工智能安全2025面临哪些核心挑战？

99ANYc3cd6 人工智能 2025-11-30 8

2025年是AI安全,特别是对抗性攻击从学术研究走向公众视野，并开始在真实世界中引起广泛讨论的关键年份，CSS作为Web页面的“化妆师”，其看似无害的特性，恰恰为攻击者提供了绝佳的“隐身衣”。

（图片来源网络，侵删）

下面我将从几个核心方面来详细解析这个主题。

核心背景：2025年的AI安全态势

在2025年,AI安全的主要关注点集中在以下几个方面：

正是在这样的背景下,研究者们发现，CSS作为一种可以无缝修改网页视觉呈现的技术，是实现某些AI攻击的完美载体。

CSS本身不包含复杂的逻辑,但它拥有强大的视觉操控能力，攻击者可以利用CSS来“欺骗”依赖视觉输入的AI系统，主要有以下几种攻击方式：

（图片来源网络，侵删）

这是最直接、最核心的攻击方式，攻击者可以生成一个对抗性样本（一张被添加了微小噪声的图片），然后将这张图片嵌入到网页中，使用CSS来“隐藏”或“伪装”这张图片，使其对人类用户完全不可见或无害，但对AI模型却能触发错误的分类。

攻击场景示例：绕过AI内容审核

假设一个网站使用AI模型来自动识别并屏蔽用户上传的违规图片（如暴力、色情内容）。

攻击步骤：
（图片来源网络，侵删）
1. 攻击者准备一张正常的风景图片。
2. 使用对抗性攻击算法,生成一个对抗性样本，这个图片在人类看来仍然是风景，但AI模型可能会将其误分类为“暴力内容”。
3. 攻击者将这张对抗性图片上传到网站。
4. CSS“隐身术”：攻击者在HTML中使用CSS，将图片的尺寸设置为0px x 0px，或者使用opacity: 0使其完全透明，或者将其定位在屏幕之外。
结果：
- 对人类用户：用户在页面上看不到任何违规内容，攻击成功绕过了人工审核和视觉审查。
- 对AI系统：AI模型仍然会处理这张图片，并根据对抗性噪声将其错误地分类为“暴力内容”，从而可能触发错误的防御机制（删除该用户的所有内容，或者封禁账号），或者，如果AI是用来识别“安全内容”的，这张图片可能会被错误地放行，从而绕过了安全检查。

相关技术：这种方法利用了对抗性例子和CSS的视觉操控能力的结合。

AI模型的训练依赖于大量的网络数据,网络爬虫是获取这些数据的主要工具，CSS可以被用来误导爬虫，使其抓取到错误或低质量的数据，从而污染AI的训练数据集。

攻击场景示例：SEO欺诈与数据投毒

攻击步骤：
1. 一个电商网站希望训练一个AI模型来识别“高端电子产品”。
2. 竞争对手为了污染这个模型,创建了一个包含大量“低端电子产品”信息的网页。
3. 攻击者使用CSS将这些“低端产品”的关键信息（如价格、型号）用与“高端产品”完全相同的样式显示出来，或者将这些信息隐藏在<noscript>标签内（这是给爬虫看的，但给普通用户不显示）。
4. 当电商的爬虫抓取这个页面时,它会误以为这些“低端产品”是“高端产品”的实例。
结果：

训练出的AI模型会出现严重的偏差,它可能无法准确区分真正的高端和低端产品，或者将低端产品错误地识别为高端产品，这直接损害了AI系统的准确性和可靠性。

相关技术：利用了CSS的视觉呈现与HTML结构分离的特性，以及网络爬虫的局限性（很多爬虫不完全执行JavaScript，但对CSS解析良好）。

虽然这更偏向传统的Web安全,但当AI被用于理解用户意图或自动化操作时，CSS-based的UI欺骗也可能影响AI的行为。

攻击场景示例：诱导AI做出错误决策

假设一个AI助手被设计来帮助用户填写表单或进行选择。

攻击步骤：
1. 攻击者制作了一个恶意网页,其中包含一个“同意”按钮和一个“拒绝”按钮。
2. 使用CSS,将“拒绝”按钮做得非常小，颜色与背景几乎融为一体，并放在一个不显眼的位置。
3. 将“同意”按钮做得非常醒目、巨大。
4. AI被训练来帮助用户“快速完成流程”，它可能会分析页面的视觉权重，并自动点击那个最大、最醒目的“同意”按钮。
结果：

AI在不知情的情况下,代表用户做出了违背其真实意愿的选择，这虽然是利用了AI的简单逻辑，但CSS在其中扮演了关键的“视觉引导”角色。

虽然“CSS AI安全”不是一个像“Log4j”那样有特定名称的漏洞，但它背后的思想在2025年得到了广泛讨论，一些关键的研究和事件推动了这一领域的发展：

对抗性攻击的“可转移性”研究：2025年的研究进一步证明了对抗性样本的可转移性——在一个模型上生成的对抗性噪声，往往能“欺骗”其他结构相似甚至不同的模型，这极大地放大了CSS作为载体的威胁，因为攻击者不需要知道目标网站具体使用哪个AI模型。
现实世界的AI对抗案例：虽然2025年大规模的CSS+AI攻击案例可能还不多，但学术界的演示已经足够引起警惕，研究人员展示了如何通过在停车标志上贴上几乎看不见的对抗性贴纸，来让自动驾驶汽车的识别系统将其误认为“限速标志”。
AI安全峰会：全球各地的AI安全峰会在2025年频繁召开，将“鲁棒性”、“可解释性”和“安全性”列为AI发展的核心议题，为CSS这类新型攻击思路的讨论提供了平台。

面对这类攻击,防御需要从多个层面入手：

AI模型层面（根本防御）：
- 对抗性训练：在训练数据中混入大量对抗性样本，让模型学会“免疫”这种攻击。
- 输入净化：在将数据输入模型前，进行去噪或标准化处理，以消除对抗性扰动。
- 使用更鲁棒的架构：研究并采用对对抗性攻击天生更具抵抗力的网络结构。
- 不确定性估计：让模型在做出预测时，给出一个置信度分数，如果置信度很低，则可能是遇到了对抗性样本，此时应触发警报或拒绝处理。
数据与系统层面（纵深防御）：
- 加强Web安全：防止恶意CSS和JavaScript的注入，这本身就是Web安全的基本要求。
- 数据验证：对爬虫抓取的数据进行严格的清洗和验证，建立“可信数据源”白名单。
- 监控与异常检测：监控AI系统的行为，如果一个模型突然开始频繁地将某一类图片分类为“违规”，就可能是受到了数据投毒或对抗性攻击的迹象。
**CSS与前端层面（直接防御）：
- 限制CSS的“过度自由”：对于由用户生成内容的区域，实施严格的CSS过滤策略，防止恶意样式注入。
- 内容安全策略：通过CSP头部，限制页面中可以加载的资源，防止外部恶意脚本的执行。