一、背景介绍
近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，AI在各个领域的应用愈加广泛，随之而来的安全问题也日益凸显，尤其是对抗样本攻击对AI模型的威胁，对抗样本是指通过在输入数据中添加一些人眼不可见的细微扰动，可以导致机器学习模型输出错误结果的特殊样本，这种现象在图像识别、人脸识别等领域尤为明显，可能引发严重后果，为了应对这一挑战，阿里巴巴联合清华大学推出了“安全AI挑战者计划”，旨在通过竞赛形式召集全球顶尖的安全研究者和白帽黑客共同提升AI模型的安全性。
二、计划
安全AI挑战者计划是一项长期的、多期的竞赛项目，每期比赛针对不同的攻击场景和防御任务，参赛者需要在不知道目标模型详细参数的情况下，生成能够欺骗AI模型的对抗样本，比赛涵盖了图像、文字、语音等多个领域，通过实际攻防演练来提升参赛者的技术水平，并推动相关领域的研究和发展。
三、赛题解析
1. 伪造图像的对抗攻击（第五期）
目标：生成视觉上无篡改痕迹但能欺骗图像取证模型的伪造图像。
数据集：包含10类不同图像的真实证书文档类图像。
评估指标：包括未检出篡改的比例、候选区域内篡改像素比例、候选区域外像素变化的比例、篡改区域背景一致性等。
2. 人脸识别对抗攻击（第二期）
目标：通过对人脸图像做微小改动，欺骗人脸识别系统。
数据集：从LFW评测集中抽取的712张不同人脸图像。
评估指标：对抗样本与原始样本之间的L2距离（扰动量）。
3. 文本分类对抗攻击（第三期）
目标：生成能够误导文本分类模型的对抗文本。
数据集：长期赛事，无具体奖金，旨在提供实战环境。
评估指标：实时评测系统的排行榜更新。
4. 以数据为中心的鲁棒机器学习（第八期）
目标：研究如何提高机器学习模型在面对对抗样本时的鲁棒性。
背景：随着数据质量和数量的提升，如何确保模型的安全性成为关键问题。
评估指标：具体评估方法根据赛题要求而定。
四、竞赛流程
1、报名及实名认证：参赛者需在规定时间内完成报名和实名认证。
2、正式赛：参赛队伍在本地调试算法，通过Docker容器镜像提交结果，系统实时评测，每小时更新排行榜。
3、获奖审核：根据技术思路、理论深度和线上成绩进行综合评分，最终公布获奖团队。
4、颁奖典礼：优秀团队将受邀参加线下沙龙并领奖。
五、参赛对象
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，需要注意的是，大赛主办和技术支持单位的相关人员会自动退出比赛，以确保公平性。
六、激励设置
每期比赛均设有丰厚的奖金和荣誉证书，以鼓励参赛者积极参与并贡献高质量的研究成果，第一期比赛中，第一名奖金高达3万元，后续名次也有相应奖励。
安全AI挑战者计划通过多期竞赛，不断探索和解决AI模型面临的安全问题，每一期比赛都涌现出了许多创新的攻击方法和防御策略，推动了整个领域的发展，该计划将继续举办更多期的比赛，涵盖更多领域和技术难题，为打造更安全的AI生态系统贡献力量。
八、相关问题与解答
Q1: 什么是对抗样本？它们为什么重要？
A1: 对抗样本是指通过对输入数据进行微小改动，使得机器学习模型产生错误输出的样本，这些改动通常很小，以至于人类无法察觉，但却能显著影响模型的判断，对抗样本的重要性在于它们揭示了AI模型的脆弱性，尤其是在安全敏感的应用中，如人脸识别和自动驾驶，通过研究对抗样本，可以提高模型的鲁棒性和安全性。
Q2: 如何生成对抗样本？
A2: 生成对抗样本的方法主要有以下几种：
1、基于梯度的方法：如FGSM（Fast Gradient Sign Method），通过计算损失函数关于输入的梯度，生成使损失最大化的扰动。
2、迭代方法：如BIM（Basic Iterative Method），通过多次应用FGSM来生成更有效的对抗样本。
3、优化方法：使用遗传算法或强化学习等技术，搜索最优的扰动方向。
4、迁移攻击：在已知模型上生成对抗样本，然后将其迁移到目标模型上进行攻击，这种方法利用了对抗样本的可迁移性特点。
到此，以上就是小编对于“安全AI挑战者计划怎么样”的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位朋友在评论区讨论，给我留言。
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