安全AI挑战者推荐中，哪些挑战者值得我们关注？

安全AI挑战者推荐

一、背景介绍

随着人工智能技术的迅猛发展，AI在各个领域的应用越来越广泛，但也带来了诸多安全隐患，对抗样本攻击是一种常见的AI安全威胁，通过在输入数据中添加微小扰动，可以导致机器学习模型产生误判，为了提升AI模型的安全性和鲁棒性，安全AI挑战者计划应运而生，该计划由阿里安全与清华大学联合主办，旨在通过竞赛的形式，发现并解决AI模型中的安全问题，培养实战型的安全人才。

二、赛题

第一期：人脸对抗识别比赛

目标：模拟人脸场景下的对抗攻击，评估人脸识别系统的鲁棒性。

任务：选手需在不知道模型详细信息的情况下，对测试样本进行修改，生成对抗样本，使线上的人脸识别系统产生误判。

数据集：使用公开的LFW（Labeled Faces in the Wild）数据集，包含712张不同的人脸图像。

评估标准：主要基于扰动量和攻击成功率，扰动量越小且攻击成功率越高的对抗样本效果越好。

第二期：ImageNet图像对抗比赛

目标：针对ImageNet图像分类模型的对抗攻击，提升模型的防御能力。

任务：参赛队伍通过生成对抗样本，攻击ImageNet图像分类模型，使其产生误判。

数据集：使用ImageNet数据集，包含大量不同类别的图像。

评估标准：基于对抗样本的攻击成功率和扰动量进行评估。

第三期：辱骂场景文本对抗比赛

目标：针对文本分类模型的对抗攻击，提升模型的鲁棒性。

任务：选手需利用AI技术生成变异的辱骂文本，检验防守模型的鲁棒性。

数据集：使用公开的辱骂文本数据集。

评估标准：基于对抗样本的攻击成功率和扰动量进行评估。

第四期：通用目标检测的对抗攻击比赛

目标：针对目标检测模型的对抗攻击，提升模型的检测性能。

任务：选手需向原始图像添加对抗补丁，使典型的目标检测模型不能检测到图像中的物体。

数据集：使用COCO数据集，包含20类物体的图像。

评估标准：基于对抗样本的攻击成功率和扰动量进行评估。

第五期：伪造图像的对抗攻击比赛

目标：针对证件文档类图像伪造检测的对抗攻击，推进图像取证技术的发展。

任务：参赛者需通过对原始图像的特定候选区域进行伪造篡改，做到视觉无伪造痕迹，并且让提供的图像取证模型无法识别篡改。

数据集：使用真实的证书文档类图像数据。

评估标准：基于伪造图像的视觉质量和取证模型的识别准确率进行评估。

三、竞赛特点

高难度：每一期的竞赛题目都设计得极具挑战性，要求选手具备深厚的技术功底和创新能力。

高创新：鼓励选手提出创新性的解决方案，推动AI安全技术的发展。

高趣味：竞赛过程中充满了探索和发现的乐趣，吸引了众多年轻技术爱好者的参与。

高回报：竞赛设置了丰厚的奖金和奖品福利，同时优秀队伍还有机会受邀参加国际顶会并分享思路。

四、竞赛影响

安全AI挑战者计划自启动以来，已经成功举办了多期竞赛，吸引了全球众多高校和企业的优秀选手参与，通过竞赛的形式，不仅发现并解决了AI模型中的多个安全问题，还积累了大量的对抗样本和经验，为AI安全技术的发展提供了宝贵的参考，该计划也培养了一批实战型的安全人才，为数字基建的安全运营提供了有力的人才保障。

五、相关问题与解答

问题1：为什么需要举办安全AI挑战者计划？

答：随着AI技术的广泛应用，其安全问题也日益凸显，对抗样本攻击等安全威胁可能导致AI模型产生误判，给实际应用带来严重后果，需要通过举办安全AI挑战者计划这样的竞赛活动，发现并解决AI模型中的安全问题，提升其安全性和鲁棒性，该计划也致力于培养实战型的安全人才，为数字基建的安全运营提供人才保障。

问题2：如何参与安全AI挑战者计划？

答：安全AI挑战者计划面向全社会开放，高等院校、科研单位、互联网企业等人员均可报名参赛，具体参与方式如下：

1、访问竞赛官方网站（如天池平台），了解最新的竞赛信息和规则。

2、根据个人兴趣和专长选择适合的竞赛题目进行报名。

3、按照竞赛要求准备数据、算法和代码等材料，并在规定时间内提交作品。

4、等待评审结果公布，并根据反馈进行改进和优化。

各位小伙伴们，我刚刚为大家分享了有关“安全AI挑战者推荐”的知识，希望对你们有所帮助。如果您还有其他相关问题需要解决，欢迎随时提出哦！