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CIKM2020 安全AI挑战者计划第四期：通用目标检测的对抗攻击
全球首个结合黑白盒场景针对目标检测算法的对抗攻击竞赛
在MS COCO经典数据集上，场景更通用、攻击自由度更大、任务更复杂

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1.挑战者计划简介：阿里安全联合清华大学，以对抗样本为核心，假想未来作为安全AI防守者的身份，结合内容安全场景，从文字、图像、视频、声音等多个领域召集“挑战者”共同打磨AI模型安全，为打造更安全的AI共同努力。挑战者计划最大的特点是高难度高创新高趣味的题目任务和运营玩法；每一期差异化的呈现，既满足年轻技术爱好者猎奇求新的偏好，又激发了选手剑走偏锋的奇思妙想，将思路方法持续的沉淀到技术社区，将私有的经验公有化，使选手每一期都能够实现超预期的累加技术成长。
2.第四期题目简介：比赛采用COCO数据集，其中包含20类物体。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。为了保证比赛的难度，我们选取了4个近期的State-of-the-art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。
本次比赛对于选手是个前沿既热门的领域，包括对抗补丁攻击的迁移性等都仍未被深入研究。参赛选手挑战高难度目标检测攻击场景，或者宝贵的经验击更加成功，同时，也可以进一步钻研，把在比赛中的一些经验和技巧转化为学术论文，工程和学术两不误。

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https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531806/introduction?spm=5176.12281949.1003.3.493e3eafjasYL6&lang=zh-cn

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