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| 本文作者： 奕欣 | 2017-07-06 18:42 | 專題：NIPS 2017 |
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每年年底舉辦的 NIPS 都是令學(xué)者為之一振的頂級學(xué)術(shù)盛會。雷鋒網(wǎng)了解到，今年首次增加了一個新議程，即「NIPS 2017 Competition Track」。本次競賽活動從 23 個候選提案中選擇了五個數(shù)據(jù)驅(qū)動的比賽項目，覆蓋領(lǐng)域廣泛。而今天谷歌大腦研究員 Ian Goodfellow 在 Twitter 上強烈推薦了他牽頭組織的 Adversarial Attacks and Defences（對抗攻擊防御）比賽。而 Nicolas Papernot 也傾情轉(zhuǎn)發(fā)支持。
這一比賽由 Alexey Kurakin、Ian Goodfellow 和 Samy Bengio 一同舉辦。目前大多數(shù)現(xiàn)有的機器學(xué)習(xí)分類器的魯棒性很差，容易受對抗樣本的影響。樣本經(jīng)過輕微修改后，可能就會讓機器學(xué)習(xí)分類器受到迷惑，并進行錯誤的分類。這些修改可能人類幾乎無法看出區(qū)別，這可能會對機器學(xué)習(xí)分類器的安全性產(chǎn)生不利影響。因此，這一比賽主要也是為了加快研究機器學(xué)習(xí)分類器的對抗樣本，提升其魯棒性。
Kaggle 前段時間被谷歌收購，因此這一比賽也自然而然在 Kaggle 上發(fā)布。雖然是在 Kaggle 上發(fā)布具體介紹，但這一比賽依然要遵循 NIPS 2017 Competition Track 的相關(guān)規(guī)定。
比賽的全名為 Non-targeted Adversarial Attack，簡介是「Imperceptibly transform images in ways that fool classification models」，也就是說，需要以欺騙分類模型的方式將圖片巧妙地移花接木。具體而言，分為三個競賽項目：
Non-targeted Adversarial Attack，競賽者所提交的系統(tǒng)需要對給定的圖片進行處理，使得某個通用機器學(xué)習(xí)分類器無法識別。
Targeted Adversarial Attack，競賽者所提交的系統(tǒng)需要對給定的圖片進行處理，讓某個通用機器學(xué)習(xí)分類器能成功識別圖像屬于特定類別。
Defense Against Adversarial Attack，競賽者需要構(gòu)建一個機器學(xué)習(xí)分類器，擁有足夠的魯棒性使之能正確鑒別對抗性的圖像。
比賽將在給定的數(shù)據(jù)集中進行測試，并且希望參賽者能針對數(shù)據(jù)集中的每張圖像生成對應(yīng)的對抗樣本。所有生成的圖片將在所有提交的防御性分類器中進行測試，如果分類器分類錯誤，則對方得一分。而每次攻擊都會依照下面的公式進行計算，分數(shù)越高，則說明攻擊系統(tǒng)的效果越好。
在本次比賽中，用于攻擊與防御所用的分類任務(wù)都是源于 ImageNet。谷歌希望參賽者也能構(gòu)建強大的 ImageNet 分類器，并且能抵御對抗攻擊。
此外，為了讓競爭更加有趣，而且避免公共數(shù)據(jù)的過度使用，將采用 DEV 與 TEST 數(shù)據(jù)集對結(jié)果進行評估與測試。DEV 數(shù)據(jù)集涵蓋 1000 張圖像，而 TEST 數(shù)據(jù)集目前保密，將在比賽結(jié)束后公開。
根據(jù)介紹，雷鋒網(wǎng)了解到，8 月 1 日、9 月 1 日、9 月 15 日將分別啟動三輪開發(fā)進程，并在 10 月 1 日截止提交。在 Kaggle 頁面上包含了參賽的詳細信息，感興趣的同學(xué)朋友們可以密切關(guān)注這一賽事。
NIPS 介紹頁面：https://nips.cc/Conferences/2017/CompetitionTrack
Kaggle 介紹頁面：https://www.kaggle.com/c/nips-2017-non-targeted-adversarial-attack#description，雷鋒網(wǎng)整理
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