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AI绘画的“小秘密”都在这一篇文章里******

　　有了AI，人人都可以是艺术家。AI绘画的出现，恰如瑞士艺术家保罗·克利所言：“艺术不是再现可见，而是使不可见成为可见。”经过20年左右的发展，目前基于不同类型或者模态元素的AI绘画发展情况不尽相同，发展最久的是“以图生图”，再到近期火爆的“文+图”生图。当然，也有团队已经研发出由语音生成图像的技术。

　　上传一张图片，或者输入一些简单的关键词，系统就能自动生成一张卡通图像……最近一段时间，AI绘画开始在互联网社交平台走红。

　　AI绘画，顾名思义就是利用人工智能进行绘画，是人工智能生成内容的典型应用场景之一。其主要原理是收集大量已有作品，通过算法对其内容和风格特征进行解析，最后再生成新的作品，所以算法是AI绘画的核心。

　　当前，“凭空”生成图像的AI绘画，其实也会动辄“翻车”：也许上一秒AI通过你的照片绘出的是一张充满艺术感的二次元画像，下一秒你的宠物猫、狗则可能被画成可爱少女或肌肉猛男。

　　事实上，AI绘画早已火爆全球。第一张公开展出的、由人工智能创作的绘画作品《埃德蒙·贝拉米的肖像》曾于2018年在佳士得拍卖行以43.25万美元成交，那是一张由机器学习了从14世纪到20世纪的1.5万张肖像画之后自动生成的一张肖像画作品。

　　AI绘画是如何实现“凭空”生图的？除了娱乐外，AI绘画还有哪些潜在的应用前景？

　　从“以图生图”到“语音生图”

　　2022年，由人工智能创作的《太空歌剧院》一度火出圈。在美国科罗拉多州举办的新兴数字艺术家竞赛中，《太空歌剧院》获得“数字艺术/数字修饰照片”类别一等奖。它的构图、配色以及画面的细节堪称精致。然而，这个作品的创作者不是艺术家，而是来自美国科罗拉多州的游戏设计师。

　　这位游戏设计师在一个名为“Midjourney”的AI创作工具里，先输入几个关键词，如光源、构图、氛围等，得到了100幅作品，再进行约80小时的修图修饰，最终选出3幅作品，最后把图像打印到画布上。

　　通过简单交互式对话在短时间内生成的“艺术”作品，让人类艺术家展开了一场关于“AI绘画作品参赛是否属于作弊”的争论。这场声势浩大的争论也令大众直观地意识到如今的AI绘画水平已经发展到了何种程度。

　　“人工智能在艺术方面的创作最早可以追溯到上个世纪末，当时的人工智能绘画技术叫作‘图像的风格化滤镜’。”中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室研究员董未名说，最初的AI绘画方法比较简单，比如一张普通的照片，通过一些图像处理的算法，把照片像素进行几何或者色彩上的变换，然后再调节不同参数，就可以模拟出类似油画或者水彩画的风格。

　　经过20年左右的发展，目前基于不同类型或者模态元素的AI绘画发展情况不尽相同，发展最久的是“以图生图”，再到近期火爆的“文+图”生图。当然，也有团队已经研发出由语音生成图像的技术。

　　AI绘画主要依靠三种技术模式实现

　　董未名介绍，目前AI绘画主要借助图像风格迁移技术、图文预训练模型和扩散模型实现。

　　“图像风格迁移技术指的是图像处理算法通过对输入的真实图像内容特征和对参考的艺术图像风格特征的提取，实现真实图像内容特征和艺术图像风格特征的融合，从而生成新的艺术图像。”董未名举例，如果将美国旧金山艺术宫的外景照片和印象派创始人莫奈绘制的作品，通过图像风格迁移技术进行融合，就能得到一张看起来像是由莫奈绘制的美国旧金山艺术宫的绘画作品。最初的AI绘画采用的正是这种技术。

　　不过，在董未名看来，图像风格迁移技术大多依赖的是生成式对抗网络（GAN）算法，它最大的问题是生成的绘画作品艺术性不强，笔触和构图让人觉得与真实的绘画有差距，所以长久以来，AI绘画一直“籍籍无名”。

　　当图像风格迁移技术还在挣扎于输出作品的审美问题时，图文预训练模型的出现，加速了AI绘画的崛起。

　　“依托图文预训练模型，只要输入一句话或者上传一幅风格明显的图片，算法就能将图像特征和文字特征‘对齐’。生成的绘画作品的内容特征和上传图片的内容相似，艺术性也比图像风格迁移技术生成的图片强很多。”董未名举例，比如支撑图文预训练模型的可对比语言—图像预训练（CLIP）算法，就是利用图文特征“对齐”的能力，再结合已有的生成模型，实现“以图生图”或者“图+文”生图。

　　不过，董未名坦言，图文预训练模型的推广也存在一些争议，有部分人认为，该模型在训练前期，需要用大量的图形处理器（GPU）进行数据训练，耗电量大、成本很高，而该模型的应用场景却不够清晰。但也有人认为，也许该模型未来可以打造为通用的人工智能模型，用它完成更多的算法作业，只是这还需要时间的验证。

　　诚然没有一项技术是完美的，这也为人类探究更先进的技术提供了无限动力。当下最流行的扩散模型便是其中之一。

　　“目前最新的AI绘画技术采用的就是扩散模型，这种模型可以把一个随机采样的噪声输入模型，然后尝试通过去噪来生成图像。”董未名表示，扩散模型也存在弱点，由于模型对图片内容识别的能力不足，或者难以完全理解识别文字的意义，以及训练数据的偏差，有时便会生成“四不像”的作品。此外，扩散模型生成图片的速度比较慢，目前还达不到实时生成图片。

　　互联网治理、元宇宙或潜藏应用前景

　　AI绘画目前的应用场景，更多聚焦于社交软件。近期在国内社交网络“火出天际”的AI绘画软件主要集中在小程序及App。随着AI绘画小程序的火爆，短视频平台抖音也迅速上线了AI绘画特效。同时，此前腾讯上线了“QQ小世界AI画匠”活动，百度也推出了首款AI艺术和创意辅助平台“文心一格”。

　　有了AI，人人都可以是艺术家。AI绘画的出现，恰如瑞士艺术家保罗·克利所言：“艺术不是再现可见，而是使不可见成为可见。”“AI现在已经完美实现了这一目标，人们可以通过机器计算来绘制出很多现实中见不到的场景。”董未名畅想，不远的将来，AI绘画或许还将展现更丰富的应用场景。

　　“现在网络上充斥着很多不良内容，这些内容为了逃避监管经常以绘画的形式出现，而当前很多内容识别模型对真实图片识别得很准确，但缺乏不良内容艺术作品的相关训练数据，所以对不良内容识别不准确。也许可以用AI绘画技术，积累不良内容艺术作品的数据，并用以训练识别模型，以提升互联网内容的安全监管能力和识别的准确率。”董未名建议。

　　在董未名看来，作为一种艺术呈现形式，AI绘画也将在元宇宙、设计、文旅等行业催生新的商业模式。例如AI绘画目前在AI辅助创作、短视频、影视制作和元宇宙等方面都有布局，因为这些赛道都离不开创意，AI绘画可以帮助创作者通过简单的特征输入，实现对其创意的预览，甚至可以直接进行创作。

　　不过，董未名并不讳言，当下AI绘画仍然存在版权争议问题。AI绘画的核心是模型，而训练模型需要使用大量图像、文本数据。对于未经授权的图片，经过运算之后所生成的图像版权归属尚难界定。“有的画家风格特别明显，如果用画家的画去训练算法模型生成作品，那最后的版权属于谁呢？”董未名提出的问题，正是多数AI绘画作品所面临的现实问题。

　　AI绘画掀起了一场资本的群体狂欢，希望有一天它能走出“照猫画虎”的尴尬，真正服务艺术创作、创造更多价值。（科技日报记者 金凤）

莫再等闲视之！挖矿病毒其实与你近在咫尺******

　　近年来，由于虚拟货币的暴涨，受利益驱使，黑客也瞄准了虚拟货币市场，其利用挖矿脚本来实现流量变现，使得挖矿病毒成为不法分子利用最为频繁的攻击方式之一。

　　由亚信安全梳理的《2021年度挖矿病毒专题报告》（简称《报告》）显示，在过去的一年，挖矿病毒攻击事件频发，亚信安全共拦截挖矿病毒516443次。从2021年1月份开始，挖矿病毒有减少趋势，5月份开始，拦截数量逐步上升，6月份达到本年度峰值，拦截次数多达177880次。通过对数据进行分析发现，6月份出现了大量挖矿病毒变种，因此导致其数据激增。

　　不仅老病毒变种频繁，新病毒也层出不穷。比如，有些挖矿病毒为获得利益最大化，攻击企业云服务器；有些挖矿病毒则与僵尸网络合作，快速抢占市场；还有些挖矿病毒在自身技术上有所突破，利用多种漏洞攻击方法。不仅如此，挖矿病毒也在走创新路线，伪造CPU使用率，利用Linux内核Rootkit进行隐秘挖矿等。

　　从样本数据初步分析来看，截止到2021年底，一共获取到的各个家族样本总数为12477248个。其中，Malxmr家族样本总共收集了约300万个，占比高达67%，超过了整个挖矿家族收集样本数量的一半；Coinhive家族样本一共收集了约84万个，占比达到18%；Toolxmr家族样本一共收集了约64万个，占比达到14%。排名前三位的挖矿病毒占据了整个挖矿家族样本个数的99%。

　　挖矿病毒主要危害有哪些？

　　一是能源消耗大，与节能减排相悖而行。

　　虽然挖矿病毒单个耗电量不高，能耗感知性不强，但挖矿病毒相比于专业“挖矿”，获得同样算力价值的前提下，耗电量是后者的500倍。

　　二是降低能效，影响生产。

　　挖矿病毒最容易被感知到的影响就是机器性能会出现严重下降，影响业务系统的正常运行，严重时可能出现业务系统中断或系统崩溃。直接影响企业生产，给企业带来巨大经济损失。

　　三是失陷主机沦为肉鸡，构建僵尸网络。

　　挖矿病毒往往与僵尸网络紧密结合，在失陷主机感染挖矿病毒的同时，可能已经成为黑客控制的肉鸡电脑，黑客利用失陷主机对网内其他目标进行攻击，这些攻击包括内网横向攻击扩散、对特定目标进行DDoS攻击、作为黑客下一步攻击的跳板、将失陷主机作为分发木马的下载服务器或C&C服务器等。

　　四是失陷主机给企业带来经济及名誉双重损失。

　　失陷主机在感染挖矿病毒同时，也会被安装后门程序，远程控制软件等。这些后门程序长期隐藏在系统中，达到对失陷主机的长期控制目的，可以向主机中投放各种恶意程序，盗取服务器重要数据，使受害企业面临信息泄露风险。不仅给而企业带来经济损失，还会带来严重的名誉损失。

　　2021年挖矿病毒家族分布

　　挖矿病毒如何进入系统而最终获利？

　　挖矿病毒攻击杀伤链包括：侦察跟踪、武器构建、横向渗透、荷载投递、安装植入、远程控制和执行挖矿七个步骤。

　　通俗地说，可以这样理解：

　　攻击者首先搜寻目标的弱点

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　　使用漏洞和后门制作可以发送的武器载体，将武器包投递到目标机器

　　↓

　　在受害者的系统上运行利用代码，并在目标位置安装恶意软件，为攻击者建立可远程控制目标系统的路径

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　　释放挖矿程序，执行挖矿，攻击者远程完成其预期目标。

　　图片来源网络

　　挖矿病毒攻击手段不断创新，呈现哪些新趋势？

　　●漏洞武器和爆破工具是挖矿团伙最擅长使用的入侵武器，他们使用新漏洞武器的速度越来越快，对防御和安全响应能力提出了更高要求；

　　●因门罗币的匿名性极好，已经成为挖矿病毒首选货币。同时“无文件”“隐写术”等高级逃逸技术盛行，安全对抗持续升级；

　　●国内云产业基础设施建设快速发展，政府和企业积极上云，拥有庞大数量工业级硬件的企业云和数据中心将成为挖矿病毒重点攻击目标；

　　●为提高挖矿攻击成功率，一方面挖矿病毒采用了Windows和Linux双平台攻击；另一方面则持续挖掘利益最大化“矿机”，引入僵尸网络模块，使得挖矿病毒整体的攻击及传播能力得到明显的提升。

　　用户如何做好日常防范？

　　1、优化服务器配置并及时更新

　　开启服务器防火墙，服务只开放业务端口，关闭所有不需要的高危端口。比如，137、138、445、3389等。

　　关闭服务器不需要的系统服务、默认共享。

　　及时给服务器、操作系统、网络安全设备、常用软件安装最新的安全补丁，及时更新 Web 漏洞补丁、升级Web组件，防止漏洞被利用，防范已知病毒的攻击。

　　2、强口令代替弱密码

　　设置高复杂度密码，并定期更换，多台主机不使用同一密码。

　　设置服务器登录密码强度和登录次数限制。

　　在服务器配置登录失败处理功能，配置并启用结束会话、限制非法登录次数和当登录次数链接超时自动退出等相关防范措施。

　　3、增强网络安全意识

　　加强所有相关人员的网络安全培训，提高网络安全意识。

　　不随意点击来源不明的邮件、文档、链接，不要访问可能携带病毒的非法网站。

　　若在内部使用U盘，需要先进行病毒扫描查杀，确定无病毒后再完全打开使用。

　　（策划：李政葳 制作：黎梦竹）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）