一、背景
随着人工智能技术的快速发展，AI在各个领域的应用越来越广泛，随之而来的安全问题也日益凸显，对抗样本作为其中一种典型的攻击手段，通过向原始输入添加微小扰动，可以导致机器学习模型产生误判，这种威胁在身份认证、城市大脑和医疗健康等领域尤为严重，为了应对这一挑战，阿里安全与清华大学合作发起了“安全AI挑战者计划”，旨在通过悬赏召集全球“挑战者”共同打磨AI模型的安全性。
二、参赛对象
高等院校：包括在校学生、教师及研究人员。
科研机构：从事相关领域研究的科研人员。
互联网企业：对AI安全感兴趣的技术人员。
三、赛程安排
1、报名阶段：选手需在官网完成个人信息注册，并可单人或组队（2-3人）参赛，每位选手只能加入一支队伍。
2、比赛阶段：赛事平台将对外开放相关接口，选手可通过提交恶意样本来攻击AI引擎，使其产生误判，比赛将从下半年陆续展开，每期主题不同。
3、评审阶段：主办方将在每期比赛结束后对提交的成果进行评审，评选出优胜者。
四、赛题介绍
1. 第一期：人脸识别对抗识别
目标：通过对抗样本攻击人脸识别模型，使系统识别错误。
任务：在不知道模型详细信息的前提下，选手需要在线下对测试样本进行修改，然后提交至线上做攻击测试，这些测试样本来自LFW数据集，共712张不同的人脸图像。
评估标准：主要通过“扰动量”进行评估，即对抗样本与原样本之间的L2距离，扰动量越小，对抗样本的效果越好。
2. 第二期：图像分类对抗攻击
目标：针对图像分类模型进行对抗攻击，使其产生误判。
任务：选手需要构造有目标或无目标的对抗样本，以欺骗图像分类模型。
评估标准：同样采用“扰动量”作为主要评估指标。
3. 第三期：语音识别对抗攻击
目标：通过对抗样本攻击语音识别模型，使其识别错误。
任务：选手需要构造能够干扰语音识别系统的对抗样本。
评估标准：根据对抗样本对语音识别准确率的影响程度进行评估。
4. 第四期：自然语言处理对抗攻击
目标：针对自然语言处理模型进行对抗攻击，使其产生误判。
任务：选手需要构造能够干扰自然语言处理系统的对抗样本。
评估标准：同样根据对抗样本对模型性能的影响程度进行评估。
五、表格示例
| 期数 | 赛题名称 | 目标 | 任务 | 评估标准 |
| 第一期 | 人脸识别对抗识别 | 攻击人脸识别模型 | 修改测试样本并提交 | 扰动量 |
| 第二期 | 图像分类对抗攻击 | 攻击图像分类模型 | 构造对抗样本 | 扰动量 |
| 第三期 | 语音识别对抗攻击 | 攻击语音识别模型 | 构造对抗样本 | 准确率影响 |
| 第四期 | 自然语言处理对抗攻击 | 攻击自然语言处理模型 | 构造对抗样本 | 性能影响 |
六、相关问题与解答
问题1： 什么是对抗样本？
对抗样本是指通过对原始输入数据添加微小扰动生成的新样本，这些新样本会导致机器学习模型产生错误的预测结果，尽管人类感知不到这些变化，但模型却会因此产生显著的误判，在图像识别中，可以通过在图片中添加一些几乎不可见的噪声来欺骗模型，使其将一张猫的图片误认为是狗。
问题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），这种方法通过计算损失函数关于输入数据的梯度，找到能够最大化损失函数变化的微小扰动方向，从而生成对抗样本，还有诸如基本迭代方法（BIM）、JSMA（Jacobian-based Saliency Map Attack）等多种高级攻击方法。
问题3： 为什么对抗样本会对AI系统构成威胁？
对抗样本的存在表明AI系统存在脆弱性，容易被恶意攻击者利用，一旦攻击者掌握了生成对抗样本的方法，就可以在不被察觉的情况下操纵AI系统的输出结果，从而引发一系列安全问题，在自动驾驶汽车中，如果攻击者通过展示对抗样本来欺骗车辆的视觉系统，可能会导致严重的交通事故。
小伙伴们，上文介绍了“安全AI挑战者比较好”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/659230.html
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