安全AI挑战者计划是由阿里巴巴和CVPR联合推出的竞赛，旨在通过对抗样本的攻防提升AI模型的安全性，以下是关于该计划的具体介绍：
1、背景与目标
背景：随着深度学习技术的广泛应用，AI模型在实际应用中面临着越来越多的安全威胁，尤其是对抗样本的攻击，为了提升AI模型的安全性和可靠性，阿里巴巴和清华大学联合推出了安全AI挑战者计划。
目标：该计划旨在通过比赛的形式，召集全球的安全研究者和爱好者，共同探索和提升AI模型的安全性，就是通过对抗样本的攻防，评估和改进现有防御方法的有效性。
2、赛题与赛道
第六期：包括两个赛道，分别是防御模型的白盒对抗攻击和ImageNet无限制对抗攻击，选手需要提交攻击代码，通过主办方提供的ARES评测平台进行评估。
第五期：针对证件资质文档类图像的伪造图像对抗攻击，目标是通过对原始图像的特定区域进行伪造篡改，使天池平台提供的图像取证模型无法识别篡改。
第四期及之前：覆盖人脸识别、图像和文本分类等多个领域，旨在提升AI模型在各种实际场景下的安全性。
3、数据与评价指标
数据：每期比赛都会提供不同的数据集，如CIFAR-10、ImageNet等，用于训练和测试AI模型，数据集通常包含多个类别的图像，并附带标签信息。
评价指标：根据不同的赛题，评价指标也会有所不同，在第六期比赛中，评价指标包括攻击成功率、候选区域内篡改像素比例、候选区域外像素变化的比例以及篡改区域背景一致性等，在第四期比赛中，则主要关注对抗攻击的成功率与对抗样本的成本。
4、奖励与影响
奖励：每期比赛都设有丰厚的奖金池，以激励参赛者提交更优秀的解决方案，第六期比赛的总奖金为10万美金，并包含近10万元的奖品福利。
影响：该计划不仅提升了AI模型的安全性，还促进了学术界和工业界的交流合作，通过比赛，许多新的攻击方法和防御策略被提出和应用，为AI安全领域的发展做出了重要贡献。
5、未来展望
随着AI技术的不断发展和应用范围的扩大，AI安全问题将变得越来越重要，安全AI挑战者计划将继续举办更多期的比赛，探索更多领域的安全问题，并吸引更多的安全研究者和爱好者参与其中。
以下是两个与本文相关的问题及其解答：
问题1：什么是对抗样本？它们对AI模型有哪些潜在威胁？
答：对抗样本是指通过向真实样本中添加微小的扰动（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，这些扰动虽然很小，但足以欺骗模型做出错误的判断，对抗样本对AI模型的潜在威胁在于它们可以用于各种恶意攻击，如身份认证绕过、城市大脑干扰等，给社会带来严重的安全隐患。
问题2：如何生成对抗样本？有哪些常见的攻击方法？
答：生成对抗样本的方法主要基于梯度和迭代的思想，常见的攻击方法包括Fast Gradient Sign Method（FGSM）和基本迭代方法（BIM），FGSM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来生成对抗样本，而BIM则是通过多次迭代FGSM来获得效果更好的对抗样本，还有其他一些高级攻击方法，如基于优化的攻击、迁移攻击等。
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原创文章，作者：K-seo，如若转载，请注明出处：https://www.kdun.cn/ask/659527.html
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