如何成为安全AI领域的挑战者？

安全AI挑战者如何

总述

在当今数字化时代，人工智能（AI）技术迅猛发展，其应用范围涵盖了从身份认证到城市大脑再到医疗健康等多个领域，随着AI模型的广泛应用，其面临的安全问题也日益凸显，对抗样本作为其中最具威胁的攻击手段之一，能够通过微小扰动导致深度模型误判，给实际应用带来巨大风险，为了应对这一挑战，阿里安全联合清华大学发起了“安全AI挑战者计划”，旨在通过竞赛的形式召集全球研究者共同探索AI模型的安全防御之道，本文将从背景、赛题设置、解决方案及未来展望等方面详细探讨这一计划。

一、背景介绍

1. AI模型的广泛应用与潜在风险

随着机器学习模型的能力不断增强，它们已经在各种实际场景中得到了广泛应用，这些模型本身也会面临很多安全问题，其中最受关注的就是对抗样本，对抗样本是指通过向真实样本中添加人眼不可见的噪声，导致深度学习模型发生预测错误的样本，这种攻击对于身份认证、城市大脑和医疗健康等场景都是毁灭性的，为了抵御未来AI面临的安全风险，阿里安全联合清华大学以对抗样本为核心发起了“安全AI挑战者计划”。

表中列出了部分AI模型的应用领域及其潜在风险：

2. 安全AI挑战者计划的发起

该计划由阿里安全图灵实验室和清华大学合作发起，旨在通过结合内容安全等场景，针对文字、图像、视频、声音等多个领域的对抗样本进行研究，通过赏金召集“挑战者”，共同打磨安全的机器学习模型，并建立挑战者的小社区，整个计划希望每一期都能出现一些新的攻击方法，并催生新的防御方法，从而真正把对抗样本理论化、体系化。

3. 白帽黑客与算法工程师的合作

阿里安全不仅关注安全，还关注机器学习算法，成员包括算法工程师与原来的白帽黑客，算法工程师熟悉各种机器学习算法，而白帽黑客了解怎样攻击各种系统，两者结合下，阿里安全团队特别关心如何找出目前机器学习算法的漏洞，并构建更鲁棒和安全的AI系统。

二、赛题介绍

1. 第一期：人脸对抗识别

1.1 赛题背景

人脸识别系统作为人工智能最成熟的应用领域之一，已经大规模落地并服务于人们的日常生活，在大规模商业化的同时，人脸识别技术也面临更多方面的威胁，人脸对抗样本通过对人脸图像做微小的改动，欺骗AI系统做出错误的决断，破坏实人认证系统，将会给社会造成重大的损失。

1.2 赛题任务

选手需要在不知道模型详细信息的前提下，完成黑盒非定向攻击，选手需要下载指定的测试样本，在本地对其进行修改后上传至线上平台进行攻击测试，测试样本是从著名的人脸识别评测集LFW（Labeled Faces in the Wild）中随机采样得到的712张不同人脸图像。

1.3 数据与评估

所有人脸图像都经过MTCNN对齐并缩放到112x112尺寸，选手需要保证图像尺寸、ID和文件名保持不变，上传712张对抗样本后，系统会根据扰动量进行评估，扰动量越小且成功率越高，则对抗样本的效果越好。

2. 第二期：ImageNet图像对抗比赛

2.1 赛题背景

大多数对抗攻击通过在输入上增加Lp-Norm限制的微小扰动获得，这种方法虽然保证了扰动的不可见性，却大大限制了对抗样本生成的自由度，本次比赛旨在探究更贴近实际且攻击性更强的生成无限制对抗扰动的方式。

2.2 赛题任务

本次比赛不限制选手提交样本的扰动大小，给予选手更大的发挥空间，比赛分为初赛和复赛两个阶段，初赛为定向攻击，复赛为无限制攻击。

2.3 数据与评估

初赛使用Dev set b中的50个类别，每个类别提供100张图片；复赛使用Dev set b剩余的450类，每类提供100张图片，评估指标包括ASR（攻击成功率）、FID（图像自然性指标）和LPIPS（感知距离），最终排名将根据这三个指标加权得出。

3. 第三期：辱骂场景文本对抗比赛

3.1 赛题背景

自然语言处理（NLP）模型在电商、社交等领域得到了广泛应用，这些模型也面临着对抗样本的威胁，本次比赛旨在通过生成对抗样本来攻击电商场景下的辱骂场景文本分类器。

3.2 赛题任务

选手需要生成对抗样本，使得辱骂场景文本分类器的准确率下降，比赛提供了训练好的辱骂场景文本分类器以及相应的数据集。

3.3 数据与评估

数据集包含大量电商评论数据，其中标注了辱骂和非辱骂的样本，选手需要提交对抗样本，并通过准确率下降幅度来评估效果。

4. 第四期：通用目标检测的对抗攻击比赛

4.1 赛题背景

目标检测模型在自动驾驶、安防监控等领域有着广泛应用，这些模型同样容易受到对抗样本的攻击，本次比赛旨在探索通用目标检测模型的对抗攻击方法。

4.2 赛题任务

选手需要生成对抗样本，使得目标检测模型在检测过程中出现误判，比赛提供了多个常用的目标检测模型及其预训练权重。

4.3 数据与评估

数据集包含大量标注好的目标检测图片，选手需要提交对抗样本，并通过误判率来评估效果。

5. 第五期：伪造图像的对抗攻击比赛

5.1 赛题背景

图像生成技术的进步使得伪造图像越来越逼真，本次比赛旨在探索如何通过对抗样本攻击图像生成模型，使其生成伪造图像。

5.2 赛题任务

选手需要生成对抗样本，使得图像生成模型在生成过程中产生伪造图像，比赛提供了多个常用的图像生成模型及其预训练权重。

5.3 数据与评估

数据集包含大量真实图像和伪造图像的标注，选手需要提交对抗样本，并通过伪造图像生成成功率来评估效果。

6. 第六期：ImageNet无限制对抗攻击比赛

6.1 赛题背景

为了进一步探索无限制对抗攻击的方法，本次比赛继续沿用第二期的思路，不限制选手提交样本的扰动大小。

6.2 赛题任务

选手需要生成无限制对抗样本，使得ImageNet分类器的准确率下降，比赛提供了完整的ImageNet数据集。

6.3 数据与评估

初赛使用Dev set b中的50个类别，每个类别提供100张图片；复赛使用Dev set b剩余的450类，每类提供100张图片，评估指标包括ASR（攻击成功率）、FID（图像自然性指标）和LPIPS（感知距离），最终排名将根据这三个指标加权得出。

7. 第七期：电商标识检测的鲁棒性防御

7.1 赛题背景

商品知识产权问题日益严重，非法商户通过各种手段干扰商标识别来逃避侵权，本次比赛旨在提升电商标识检测模型的鲁棒性。

7.2 赛题任务

选手需要设计一个鲁棒性强的电商标识检测模型，能够抵御各种对抗样本攻击，比赛提供了大规模的电商标识检测数据集。

7.3 数据与评估

数据集包含大量标注好的电商图片，选手需要提交模型结构和训练代码，评估指标包括mAP（平均精度均值）和鲁棒性得分。

三、解决方案与技术细节

1. 对抗样本生成方法

1.1 基于梯度的攻击方法

基于梯度的攻击方法是一种常见的对抗样本生成技术，其核心思想是通过计算损失函数关于输入的梯度，找到能够最大化损失函数的微小扰动，Goodfellow在2014年提出的Fast Gradient Sign Method（FGSM）就是一种典型的基于梯度的攻击方法。

1.2 迭代攻击方法

迭代攻击方法是另一种有效的对抗样本生成技术，它通过多次应用基于梯度的攻击方法，逐步增加扰动量，最终生成更有效的对抗样本。

1.3 其他高级攻击方法

除了基于梯度和迭代的方法外，还有一些更高级的对抗样本生成技术，如JSMA（Jacobian-based Saliency Map Attack）、SPSA（Simultaneous Perturbation Stochastic Approximation）等。

2. 防御策略与技术

2.1 数据增强与正则化

数据增强与正则化是提高模型鲁棒性的有效手段，通过对训练数据进行各种变换（如旋转、缩放、裁剪等），可以增加数据的多样性，从而提高模型的泛化能力。

2.2 对抗训练

对抗训练是一种通过在训练过程中引入对抗样本来提高模型鲁棒性的方法，就是在每一轮训练中，先生成对抗样本，再用这些对抗样本来更新模型参数。

2.3 其他防御技术

除了数据增强和对抗训练外，还有一些其他的防御技术，如输入预处理、模型压缩、量化等。

四、未来展望与发展方向

1. AI安全研究的发展趋势

随着AI技术的不断发展，AI安全研究也将成为一个越来越重要的领域，未来的研究将更加注重理论与实践的结合，探索更加高效和实用的对抗样本生成与防御技术。

2. 跨学科合作的重要性

AI安全研究涉及多个学科领域，包括计算机科学、数学、统计学等，跨学科合作将是推动AI安全研究的重要力量。

3. 社区建设与人才培养

建立一个活跃的社区对于推动AI安全研究至关重要，通过举办更多的竞赛和研讨会，可以吸引更多的人才加入到这个领域中来。

1. 什么是安全AI挑战者计划？

安全AI挑战者计划是由阿里安全联合清华大学发起的一项竞赛活动，旨在通过对抗样本的研究，提升AI模型的安全性。

2. 为什么需要参加安全AI挑战者计划？

参加安全AI挑战者计划不仅可以提升自己的技术水平，还能与其他优秀的研究人员交流学习，共同推动AI安全领域的发展。

3. 如何生成有效的对抗样本？

生成有效的对抗样本需要掌握多种技术，包括基于梯度的攻击方法、迭代攻击方法以及其他高级攻击方法。

4. 如何评估对抗样本的效果？

评估对抗样本的效果通常需要考虑多个指标，如攻击成功率、扰动量等。

5. 未来AI安全研究的方向是什么？

未来AI安全研究将更加注重理论与实践的结合，探索更加高效和实用的对抗样本生成与防御技术。

安全AI挑战者计划不仅是一场竞赛，更是一次关于AI安全的深度探索，通过不断的挑战与创新，我们有望构建更加安全、可靠的AI系统，为未来的智能化社会奠定坚实的基础。

小伙伴们，上文介绍了“安全AI挑战者如何”的内容，你了解清楚吗？希望对你有所帮助，任何问题可以给我留言，让我们下期再见吧。