安全AI挑战者促销
一、背景
随着人工智能技术的快速发展，机器学习模型在各个领域得到了广泛应用，这些模型也面临着诸多安全风险，尤其是对抗样本攻击，对抗样本通过在输入数据中添加微小扰动，能够欺骗机器学习模型做出错误判断，进而影响身份认证、城市大脑和医疗健康等关键应用的安全性，为了应对这些挑战，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，提升模型的安全性，培养更多具备实战能力的AI安全人才。
二、产品介绍与用户指南
1. 产品介绍
安全AI挑战者计划是一项以对抗样本为核心的AI安全竞赛，覆盖图像、文字和语音等多种模态，参赛选手需要探索各种攻防方法，提升模型的鲁棒性和安全性，比赛分为多个赛期，每期针对不同的攻击场景和防御任务，提供丰厚的奖金激励，并邀请优秀选手参与国际顶会演讲。
2. 用户指南
参赛资格：竞赛面向全社会开放，包括高等院校、科研单位、互联网企业等人员。
赛题与数据：每期比赛提供详细的赛题描述和数据集，选手需在本地对样本进行修改并上传至平台进行攻击测试。
评估标准：主要通过对抗攻击的成功率和对抗样本的成本（如扰动量）来评估选手的表现。
技术支持：平台提供丰富的技术文档和开发指南，帮助选手快速上手并解决遇到的技术问题。
三、单元表格
| 比赛期数 | 赛题名称 | 赛题描述 | 奖金总额 | 特别奖励 |
| 第一期 | 人脸识别对抗挑战 | 选手需生成对抗样本，使黑盒非定向攻击下的人脸识别系统识别错误。 | 6.8万 | 优胜者奖金3万现金，并获得校招绿色通道及CIKM会议演讲机会 |
| 第二期 | ImageNet无限制对抗攻击 | 选手需在ImageNet数据集上进行无限制的对抗攻击，使目标检测算法无法正确检测图像中的物体。 | 未公开 | 优胜者将受邀参加国际顶会并发表演讲 |
| 第三期 | 多种目标检测算法对抗挑战 | 选手需向原始图像添加对抗补丁，使目标检测算法无法检测到图像中的物体。 | 未公开 | 优胜者将获得算力和数据支持，并有机会进入知名企业实习 |
四、相关问题与解答
1. 什么是对抗样本？
对抗样本是指通过对原始输入数据进行微小扰动后生成的样本，这些扰动对于人类来说几乎不可察觉，但能够导致机器学习模型做出错误判断。
2. 如何生成对抗样本？
目前比较流行的攻击方法主要是基于梯度和迭代的方法，如FGSM（Fast Gradient Sign Method），选手可以通过反向传播计算损失函数对输入的导数，并根据该导数最大化损失函数，从而构造出对抗样本。
3. 为什么需要关注AI模型的安全性？
随着AI模型在越来越多的关键领域得到应用，其安全性直接关系到系统的整体稳定性和可靠性，如果AI模型存在漏洞或缺陷，可能会被恶意利用，导致严重的后果，加强AI模型的安全性研究和应用至关重要。
4. 参加安全AI挑战者计划有哪些好处？
参加该计划不仅可以提升个人的技术水平和实战能力，还有机会赢取丰厚奖金、获得知名企业的校招绿色通道、在国际顶会上发表演讲等荣誉和奖励，还可以与来自不同领域的专家学者共同交流学习，拓展人脉资源。
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