安全AI挑战者打折
背景与
随着人工智能技术的迅猛发展，深度学习模型在各个领域的应用日益广泛，这些模型也面临着各种安全威胁，其中最为突出的是对抗样本攻击，对抗样本通过在输入数据中添加微小的扰动，可以欺骗深度模型产生错误的预测结果，对身份认证、城市大脑和医疗健康等场景具有重大影响，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的安全爱好者和研究人员共同提升AI模型的安全性。
赛题与解决方案
第一期：人脸对抗识别
任务描述：选手需要通过对人脸识别模型进行对抗样本攻击，使系统错误识别人脸。
技术方法：主要采用基于梯度和迭代的方法生成对抗样本，通过在原始图像上添加小的噪声，使得模型误认为是另一张脸。
评估标准：根据对抗样本的攻击成功率和扰动量来评估效果，扰动量越小且攻击成功率越高的样本越优秀。
第二期：ImageNet图像对抗比赛
任务描述：在ImageNet数据集上生成对抗样本，使模型分类错误。
技术方法：使用多种攻击算法，如FGSM（快速梯度符号法）和JSMA（雅可比矩阵自适应攻击）。
评估标准：同样结合攻击成功率和扰动量进行评估，同时引入图像自然性指标（FID）和感知距离（LPIPS）作为补充评估标准。
第三期：辱骂场景文本对抗比赛
任务描述：生成对抗样本攻击文本分类模型，使其错误分类辱骂性文本。
技术方法：利用字符级或词级的扰动，通过改变文本中的个别字符或词语来生成对抗样本。
评估标准：主要依据对抗样本的攻击成功率和语义保真度进行评估。
第四期：通用目标检测的对抗攻击比赛
任务描述：针对目标检测模型生成对抗样本，使模型检测错误。
技术方法：采用物理世界扰动和数字世界扰动相结合的方法，如通过改变光照、背景等条件生成对抗样本。
评估标准：综合考虑攻击成功率、扰动量以及对抗样本的实际应用效果。
第五期：伪造图像的对抗攻击比赛
任务描述：生成逼真的伪造图像以欺骗图像识别模型。
技术方法：使用生成对抗网络（GAN）等技术生成高质量的伪造图像。
评估标准：主要评估伪造图像的真实性和模型识别的错误率。
奖金与激励
每一期的优胜者将获得丰厚的奖金，以激励更多的研究人员参与进来，以下是部分奖金设置：
第一期人脸对抗识别：第一名奖金3万元，总奖金池6.8万元。
第二期ImageNet图像对抗比赛：第一名奖金4万元，总奖金池10万元。
第三期辱骂场景文本对抗比赛：第一名奖金2万元，总奖金池5万元。
第四期通用目标检测的对抗攻击比赛：第一名奖金3万元，总奖金池7万元。
第五期伪造图像的对抗攻击比赛：第一名奖金5万元，总奖金池10万元。
相关问题与解答
问题1：什么是对抗样本？它们为什么重要？
对抗样本是指通过对输入数据添加微小扰动后生成的样本，这些扰动通常不可察觉，但会导致深度神经网络产生错误的预测结果，对抗样本的重要性在于它们揭示了深度学习模型的脆弱性，能够对各种应用场景（如身份认证、自动驾驶等）造成严重威胁，通过研究对抗样本，可以提高模型的鲁棒性和安全性。
问题2：如何生成对抗样本？
生成对抗样本的方法多种多样，最常见的是基于梯度的方法，快速梯度符号法（FGSM）通过计算输入数据的梯度并乘以一个系数来生成对抗样本，还有基于迭代的方法如JSMA（雅可比矩阵自适应攻击），这些方法通过多次迭代更新对抗样本以提高攻击成功率，生成对抗样本的具体方法取决于目标模型和应用场景。
小伙伴们，上文介绍了“安全AI挑战者打折”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。
原创文章，作者：K-seo，如若转载，请注明出处：https://www.kdun.cn/ask/658928.html
微信扫一扫 