Платформа для соревнований по безопасности машинного обучения. Исследуйте уязвимости нейронных сетей и методы защиты от них.
Вам предстоит решить четыре задачи контеста за отведенное время. Обратите внимание, что в контесте действует таймер — всего у вас будет 3 часа на каждую задачу. Распределяйте время на решение каждой задачи, исходя из этого.
Вы можете решать задачи в произвольном порядке и параллельно. Переходить на соседние окна в браузере можно. Как только вы отправляете решение, результат записывается в лидерборд, и вы получаете ранг.
Приступить к решению задач можно в любое время до 23:59 27-го марта 2026. После этой отсечки доступ к решению задач на сайте автоматически закрывается. Если время таймера заканчивается, а вы еще не решили все задачи, сохранятся только те ответы, которые вы успели отправить. Неотправленные решения не сохраняются и не отправляются автоматически при наступлении дедлайна. На решение всех задач у вас будет только одна попытка.
После отправки решения, ваш результат будет отображен в лидерборде среди всех участников. Идентифицировать свой результат и результат других участников вы можете по логину и месту в рейтинге. Чем лучше результат, тем выше вы в лидерборде. Пользователи, которые не приступили к решению какого-либо задания, получают за него максимальный ранг (оказываются внизу рейтинга).
Важно! Регистрируйтесь используя тот же e-mail адрес, что и при регистрации на программу. В противном случае ваше решение не будет идентифицировано.
Помните, условием перехода на следующие этапы является не только результат решения задач, но и баллы за ваше мотивационное письмо, которое вы отправляли на этапе регистрации на программу. Высокое место в рейтинге не означает автоматического перехода на этап собеседований или на очную программу. Процесс апелляции не предусмотрен.
Если у вас возникли технические трудности, пишите нам в личные сообщения vk.com/alfafuture и прикрепляйте скриншоты. Условия задач организаторы не комментируют.
Желаем успехов!
У вас есть доступ к модели классификации изображений через API (чёрный ящик). Цель: создать состязательные изображения, которые заставят классификатор предсказать целевой класс.
Изображения содержат скрытые состязательные возмущения в локализованных областях. Цель: обнаружить и точно локализовать атакованные участки.
Модель кредитного скоринга в формате чёрного ящика принимает заявки и решает: одобрить или отказать. Цель: извлечь поведение модели через ограниченное число запросов и обучить точный суррогат.
Полносвязная нейронная сеть обучена на MNIST, но содержит скрытый бэкдор. Цель: скачать модель, проанализировать веса и найти встроенный бэкдор.