原标题:阿里和清华联手一呼:我们给钱给资源,求解这些AI安全难题
金磊 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
真的存在「隐形衣」吗?

这就是由美国东北大学和MIT等研究机构,共同提出的 Adversarial T-shirt——基于对抗样本的T恤衫。
据研究人员介绍,这是 全球首个在非刚性物体 (如T恤)上,进行的物理对抗性实例。
也就是说,在被AI检测过程中,无论衣服发生任何褶皱或变形,都能达到「隐身」效果。

并且,这项研究已经入选计算机视觉顶级会议 ECCV 2020 的焦点论文 (SpotlightPaper)。
而这,也引发了人们对人工智能时代下, 安全隐患的思考。
T恤上的「印花」就能愚弄AI
其实,达到所谓的「隐身」效果,其实就是愚弄AI的「视觉系统」。
这项研究也一定程度说明,目前所谓比较成熟的计算机视觉技术,具有一定的脆弱性。
例如,目前很多公司上班打卡都是通过人脸认证,但若是哪天穿了这种具有「对抗性」的T恤,迟迟打不上卡……
嗯,那种焦灼痛苦,你品,你细品。
那么,这款T恤的隐形效果到底是如何实现的呢?
这里所涉及到的关键技术就是 对抗攻击(Adversarial Attack),目的就是让AI模型做出误判。
研究人员设计这款「隐形衣」的过程中,主要分为三个步骤:
- 首先,让实验人员穿着印有棋盘图案的T恤走动并录视频,将视频中的帧作为训练数据。
- 其次,将通用的对抗性扰动应用于布料区域。
- 最后,优化对抗性扰动,优化过程通过反向传播,作为一个闭环而进行。

这个过程中,一个关键因素就是解决T恤因褶皱、变形,所导致的降低攻击成率问题。
对此,研究人员提出了一种叫做 TPS(Thin Plate Spline)变化的方法,来模拟衣服褶皱的情况。

然后将得到的TPS变化,融入到 EOT(Expectation over Transformation)算法中,这样就可以在现实世界的非刚性物体上,生成对抗样本。
再从定量分析的角度来看,研究人员提出的方法,在Faster R-CNN和YOLOv2模型上的攻击成功率,分别达到了61%和74%。

但也正如研究人员所说:
如下图所示,方法对于角度和距离还是比较敏感的——较大的变形角度、较远的距离,都会让攻击成功率下降。

比愚弄AI更可怕的是「以假乱真」
从这样的一件T恤中,我们可以发现,AI模型还是比较脆弱的。
或许在我们人类眼中,轻微的图像扰动并不会造成失误判断,但对于AI模型来说却不是如此。
安全,向来是个不可忽视,且需要持续关注的问题,新鲜的血液和思想的碰撞必不可少。
为此,阿里安全携手清华大学,联合举办全球首个针对目标检测算法的对抗攻击竞赛—— 安全AI挑战者计划:
共吸引了全球200多所高校100多家企业的近4000支队伍参加。
而今年的安全AI挑战者计划,是第一季的升级传承,将业内的模型安全问题体系化、标准化,并形成一个优秀的社区。

并且,挑战者计划第二季 第四期已启动!详情如下。
第四期题目价值
阿里安全举办了全球首个结合黑盒白盒场景,针对多种目标检测模型的对抗攻击竞赛。
比赛采用COCO数据集,其中包含20类物体。
比赛任务是通过向原始图像中添加对抗补丁 (adversarial patch)的方式,使得典型的目标检测模型不能够检测到图像中的物体,绕过目标定位。
为了更好的评价选手的攻击效果,阿里安全创造了全新的得分计算准则——除了加入攻击成功率之外,还对添加补丁的数量和大小进行了约束。
此外,为了保证比赛的难度,阿里安全选取了4个近期的SOTA检测模型作为攻击目标,包括两个白盒模型——YOLO v4和Faster RCNN和另外两个未知的黑盒模型。
赛程安排

双周榜-算力自由
为满足选手因疫情在家服务器短缺的痛点,特发起「挑战者服务器免费送」活动。
- 玩法:每两周公布一次排行榜 (8月3日、8月17日、8月31日) ,TOP 6队伍将获得1000元的阿里云服务器代金券,可兑换购买任意服务器。
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- 产品可选择按量和包月,具体可自由选择。
激励设置
- 第一名:每支队伍奖金30000元
- 第二名:每支队伍奖金15000元
- 第三名:每支队伍奖金10000元
- 第四-六名:每支队伍奖金3000元
- 第七-十名:每支队伍奖金1000元
- 奇思妙想奖:阿里巴巴20周年限定勋章礼盒 (奖励给思路有创意的同学,上不设限)
- 荣誉证书:前十名队伍和奇思妙想奖,每位同学都将获得阿里和清华共同颁发的顶级证书
- 线下颁奖:优秀队伍将受邀参加10月的CIKM会议,并在国际舞台担任speaker分享思路
- 绿色通道:总成绩排名Top20的队伍,可获得阿里安全校招绿色通道
如此有趣、刺激的挑战,还有这么丰厚的奖励,你有心动吗?
【报名入口】
参考链接:
https://arxiv.org/pdf/1910.11099.pdf
— 完—
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