阿里、清华、RealAI发布全新AI安全对抗攻防基准平台。
“新平台从原来只有CIFAR10数据上的实验,拓展到了ImageNet百万级数据集上的攻防评测,更加贴近工业界的实际场景。今年还覆盖了对模型未知情况下的迁移攻击,贴近线上攻击评测。此外,今年还增加了分布外的鲁棒性评测,更加全面地评估模型鲁棒性。”阿里高级安全专家越丰介绍道。
清华大学计算机系副研究员苏航介绍,鲁棒性benchmark的构建对评估人工智能模型的安全风险、推动该领域的发展具有重要意义。AIBenchmark2.0将对使用者免费提供18个ImageNet上的对抗训练模型,包含更多的攻击场景,覆盖几十种典型的攻防算法,并提供了SOTA的鲁棒模型,为人工智能安全的研究具有一定的推动作用,可让研究人员发现AI被攻击后产生的问题,为行业提供参考,并将AI学术研究引导至更贴近实际场景的应用研究。
阿里巴巴人工智能治理与可持续发展研究中心(AAIG)负责人薛晖表示:“我们致力于建设‘可用、可靠、可信、可控’的负责任技术体系,这是阿里巴巴安全技术团队承担的科技创新和社会使命。从源头构建更加安全的AI系统,是打造更负责任的好科技中的重要一环,只有这样才能构建更好更安全的网络空间。”