当人工智能模型本身存在缺陷被攻击时，那会是一种什么情形？可以想象一下：一条人潮涌动的大街上，有一个十字路口，一辆无人驾驶车驶了过来，禁止通行标识灯亮了，但因攻击者在灯上加了噪音，智能车将其识别为允许通行标识灯，继续高速通行，那后果不堪设想。

随着人工智能的大规模应用，安全会成为其发展的最大挑战。近日，阿里安全、阿里云天池平台联合人工智能领域国际顶级会议IJCAI（全称：International Joint Conference onArtificial Intelligence），发起人工智能对抗算法竞赛，探索对抗攻击时，如何解决AI模型的安全性问题。目前，赛题和日程已在天池平台公布。

（图说：阿里联合IJCAI发起安全AI对抗赛，赛题已在天池平台发布。）

阿里安全图灵实验室高级专家华棠介绍，这次比赛主要针对图像分类，包括模型攻击与模型防御，阿里公开110个类目，共计11万张左右图片，供选手使用。参赛选手可以作为攻击方，对图片进行轻微扰动生成对抗样本，使模型识别错误，或识别成指定的错误类别；也可以作为防御方，构建一个更加鲁棒的模型，准确识别对抗样本。   

据了解，为强调面向真实场景，这次竞赛采用的是实际场景的图片识别任务进行攻防对抗。除真实数据外，还包括对计算量的严格限制，以及对扰动噪音的限制，这更能还原真实的安全与黑灰产的攻防。

对抗样本攻击是近几年学界与工业界才关注并热议的话题。在国际知名顶会NIPS2017年和2018年会议上，谷歌大脑曾连续举办对抗样本攻防竞赛，普及这一课题。不过，与阿里联合IJCAI举办的这次竞赛不同的是，他们利用的样本集均来自学术数据集ImageNet。

“未来的安全能力一定是建立在智能与算法基础之上，我们希望提供真实的、对抗的场景，建立前沿研究和具体业务之间的桥梁, 进而反哺和促进整个人工智能的发展。”阿里安全图灵实验室负责人、资深专家薛晖说，这也是阿里首次提出安全AI概念的初衷。

通过大赛发掘安全AI人才也是预期目标之一。据统计，每年国内安全人才缺口在几十万人，且在不断扩大，同时掌握安全和AI技术的人才更是少之又少。薛晖说，伴随AI、IOT的广泛应用，人工智能时代安全AI的研究和应用将会是一片蓝海，希望通过竞赛鼓励更多人共同研究安全AI。

据悉，经过初赛、复赛和答辩，排名前三甲的队伍，除获得一千至五千美元不等的奖金外，还会被邀请参加今年8月在澳门举办的IJCAI会议。包括清华大学朱军教授、中国科学技术大学张卫明教授、浙江大学纪守领研究员、阿里达摩院高级研究员华先胜等在内的AI安全领域专家担任竞赛的评审。

值得一提的是，朱军等指导的清华大学团队曾在NIPS2017对抗样本攻防竞赛中，战胜多家世界著名高校的团队，在三项比赛中全部夺冠；纪守领所在的NESA Lab提出了一种新型的对抗性验证码，在保持用户体验的同时，能防范来自打码平台等黑灰产的破解。

公开信息显示，IJCAI是人工智能领域最重要的国际顶级学术会议，被中国计算机学会推荐为计算机学科领域A类国际会议，从1969年开始每两年举办一次，自2016年起改为每年一次。