挑战AI,颠覆智能 GeekPwn硅谷·上海站百万悬赏顶尖黑客

来源:www.xjctc.net   时间: 2020-02-26

什么是黑客震惊世界的下一个“猎物”?这个答案将在10月24日举行的国际安全极客竞赛GeekPwn硅谷上海站宣布。几天前,GeekPwn(伟大的)正式向世界顶级黑客发出邀请 - 奖励500万奖金池,打破创新的束缚。

今年,GeekPwn增加了一项特殊的“人工智能安全挑战”,鼓励极客帮助人工智能从对抗的角度进行安全排练分析,找到人工智能的隐患,帮助他们改善和帮助人工智能成长安全,健康。也许有一天,黑客可以成为保护人类的一群人。

不断突破创新黑客和AI正在打击欺骗和反欺骗

2014年,“无规则”的激烈竞争诞生了。 2015年,建立了指纹特殊会话和SSL/TLS协议安全特殊功能。 2016年,这是第一次机器代理挑战和跨维度CTF竞赛。 2017年,GeekPwn专注于备受推崇的“人工智能安全挑战”。与此同时,主办方还将与NextIdea(腾讯创新大赛)和独家AI协办单位等合作伙伴就人工智能安全的社会和专业问题进行前所未有的前沿讨论。

当AI被误导时,人类会发生什么?如今,人工智能已被广泛应用于生活的许多场景中,包括实时语音翻译,目标识别,自动驾驶等。在率先关注人工智能可能面临的诸多风险时,伟大的实验室于2015年底开始研究人工智能对抗,并广泛接触和招募人工智能领域的顶尖人才。很快,在2016年的GeekPwn美国站,它就产生了。 GANs之父Ian Goodfellow展示了“对立图像”在物理现实世界中欺骗机器学习的效果。人工智能可能在图像领域被欺骗的事实导致了对伟大实验室的思考。这些看似人工智能的错误和瑕疵已成为黑客眼中的可利用漏洞。

根据功能的区别,人工智能安全挑战将分为两部分:PWN AI和AI PWN。 PWNAI只是使用AI中的漏洞或错误来“黑掉”它,使其误判或使程序崩溃。例如,如果面部识别移动电话被解锁,则移动电话以任何面部解锁;在自动驾驶系统中发现安全问题,因此无法正确识别障碍物。

AI PWN是让AI成为攻击其他目标的工具。例如,人工智能方法用于语音合成,目标模拟对象的语音生成并以高概率通过语音身份验证系统;人工智能的动作用于识别动作,并且从视频中识别出访问控制密码输入并到达。更高的正确识别概率;使用人工智能识别复杂的机器验证码,正确的识别率很高,使得目标验证码机制无用。

它是一种误导性的“科幻大片”似乎拥有超级强大的人工智能吗?或者它是“AI人员侵入人类的真实版本”?在不担心所有未知因素的情况下,黑客将使一切变得不可能。

所有PWN挑战一切白帽黑客保护世界

除了AI Challenge专业化,GeekPwn还将继续“无所不包的PWN”的传统,并鼓励玩家定位市场上的所有智能设备,物联网(IoT)产品或安全模块。在合理的攻击条件下,实现未经授权的控制,未经授权的数据访问或突破原有的安全机制。

使用尖端解锁手机,远程劫持世界上任何用户的通信,并发现影响全球数亿互联网用户的骨干网络设备。在GeekPwn上,白帽黑客将使用他们的反向思维和异想天开的大脑。到了极点。在向全世界展示自己的才能的同时,他们还帮助数百家制造商和产品解决了安全问题。对此,GeekPwn创始人兼震撼KEEN首席执行官王琦曾表示:在榜单上,每位玩家的成功成功避免了互联网的尴尬,避免了数千人的隐私泄露并避免了它。可能难以一次计算的损失。白帽黑客实际上是在默默地保护每个人。

附件:GeekPwn2017硅谷和上海站比赛规则

(注册官方网站:

所有PWN

目标范围:

所有智能设备,物联网(IoT)产品或市场上的产品中的安全模块。在合理的攻击条件下,对于范围内的产品或模块,实现未经授权的控制,未经授权的数据访问或突破原有的安全机制。参考

参考示例:示例

黑客通过受恶意软件感染的打印机从物理隔离的网络中提取数据,并通过激光将数据发送到带无人机的无人机。

智能穿戴可以揭示用户的密码:恢复用户手掌的轨迹,然后获得访问ATM,电子访问和键盘控制的公司服务器的密码。

PWN AI范围

目标范围:

对于已发布的人工智能服务,产品,图书馆和框架,采取措施使系统在学习或实际使用过程中停止工作或系统被欺骗或误导,并违反传统或错误的判断和决定。方向包括但不限于图像识别,语音识别,自然语言处理,自动驾驶,恶意软件识别等.AI框架主要指流行框架,如Tensorflow,TorchNet,Caffe等。

参考例:

突破面部识别手机解锁,用任何面部解锁手机。

查找自动驾驶系统中的安全问题,以防止他们正确识别障碍物的存在。

在AI开源框架中查找问题,以便部署的AI系统停止响应某些输入。

AI PWN

场景:

玩家使用AI(包括各种领域的各种人工智能方法,如图像,语音,自然语言和自动驾驶)作为突破原始系统设置限制的主要或辅助手段,导致功能失效和目标系统的机制,或信息披露。参考例子

参考例:

语音合成由人工智能方法执行,目标模拟对象的语音生成并以高概率通过语音身份验证系统。

人工智能方法用于区分动作,并且从视频识别访问码输入,并且实现高正确识别概率。

人工智能方法用于识别复杂的机器验证码,正确的识别率很高,这使得目标验证码机制无用。

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