The security of artificial intelligence (AI) is an important research area towards safe, reliable, and trustworthy AI systems. To accelerate the research on AI security, the Artificial Intelligence Security Competition (AISC) was organized by the Zhongguancun Laboratory, China Industrial Control Systems Cyber Emergency Response Team, Institute for Artificial Intelligence, Tsinghua University, and RealAI as part of the Zhongguancun International Frontier Technology Innovation Competition (https://www.zgc-aisc.com/en). The competition consists of three tracks, including Deepfake Security Competition, Autonomous Driving Security Competition, and Face Recognition Security Competition. This report will introduce the competition rules of these three tracks and the solutions of top-ranking teams in each track.
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对具有代理商初始位置未知的有限3D环境的多代理探索是一个具有挑战性的问题。它需要快速探索环境，并坚定合并代理商构建的子图。我们认为现有方法是侵略性或保守的：在检测到重叠时，积极的策略合并了两种由不同代理构建的子图，这可能导致由于对重叠的错误阳性检测而导致不正确的合并，因此是如此。不健全。保守策略指导一个代理人在合并之前重新审视另一个代理商的过量验证历史轨迹，这可以降低由于对同一空间的反复探索而引起的勘探效率。为了巧妙地平衡子图合并和勘探效率的鲁棒性，我们为基于激光雷达的多代理探索开发了一种新方法，该方法可以指导一个代理商以\ emph {自适应}方式重复另一个代理商的轨迹子图合并过程的指标。此外，我们的方法通过计划合并子图的代理人共同计划，以进一步提高勘探效率，以\ emph {Cooperative}方式将最近的单格分层勘探策略扩展到多个代理。我们的实验表明，我们的方法平均比基线高出50 \％，同时稳固地合并子映射。
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早期退出是提高深网推理效率的有效范例。通过构建具有不同资源需求的分类器（出口），此类网络可以在早期出口处输出简单的样本，从而消除了执行更深层的需求。尽管现有作品主要关注多EXIT网络的建筑设计，但此类模型的培训策略在很大程度上没有探索。当前的最新模型在培训期间对所有样品进行了相同的处理。但是，在测试过程中的早期外观行为被忽略了，从而导致训练和测试之间存在差距。在本文中，我们建议通过样品加权来弥合这一差距。从直觉上讲，简单的样品通常在推理期间在网络早期退出，应该为培训早期分类器提供更多贡献。但是，晚期分类器应强调硬样品的培训（主要是从更深层退出）。我们的工作建议采用一个体重预测网络，以加重每个出口处不同训练样本的损失。这个重量预测网络和骨干模型在具有新的优化目标的元学习框架下共同优化。通过将推断期间的适应性行为带入训练阶段，我们表明拟议的加权机制始终提高分类准确性和推理效率之间的权衡。代码可在https://github.com/leaplabthu/l2w-den上找到。
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为了自动纠正手写作业，传统方法是使用OCR模型来识别字符并将其与答案进行比较。 OCR模型在识别手写的汉字时很容易混淆，并且在模型推断过程中缺少答案的文本信息。但是，教师总是考虑到这些答案来审查和纠正作业。在本文中，我们专注于中国披肩测试校正并提出一种多模式方法（命名为AIM）。答案的编码表示与学生笔迹的视觉信息进行了交互。我们没有预测“正确”或“错误”，而是在答案文本上执行序列标记，以推断哪个答案字符与手写内容以细粒度的方式不同。我们将OCR数据集的样本作为此任务的正样本，并开发一种负面样本增强方法来扩展培训数据。实验结果表明，目标的范围优于基于OCR的方法。广泛的研究证明了我们多模式方法的有效性。
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在本文中，我们提出了一个简单而通用的网络，该网络称为SEQTR，用于视觉接地任务，例如短语本地化，参考表达理解（REC）和分割（RES）。视觉接地的规范范例通常需要在设计网络体系结构和损失功能方面具有丰富的专业知识，从而使它们难以跨越跨任务进行推广。为了简化和统一建模，我们将视觉接地作为点预测问题在图像和文本输入上进行条件，其中边界框或二进制掩码表示为一系列离散坐标令牌。在此范式下，视觉接地任务是在我们的SEQTR网络中统一的，而没有特定于任务的分支或头部，例如RES的卷积蒙版解码器，这大大降低了多任务建模的复杂性。此外，SEQTR还具有简单的交叉渗透损失，共享所有任务的相同优化目标，从而进一步降低了部署手工制作的损失功能的复杂性。五个基准数据集的实验表明，所提出的SEQTR优于现有的最新技术（或与之相提并论），这证明了一种简单而通用的视觉接地方法确实是可行的。源代码可在https://github.com/sean-zhuh/seqtr上获得。
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图像取证是一个上升的话题，因为值得信赖的多媒体内容对于现代社会至关重要。像其他与视觉相关的应用一样，法医分析在很大程度上依赖于适当的图像表示。尽管很重要，但目前对这种表示的理论理解仍然有限，其关键作用的忽视程度不同。对于这个差距，我们试图从理论，实施和应用的角度研究以法医为导向的图像表示作为一个独特的问题。我们的工作始于基本原则的抽象，法医的表示应该满足，尤其是揭示了鲁棒性，可解释性和覆盖范围的关键性。在理论层面上，我们为取证的新表示框架提出了一个称为密集不变表示（dir）的新表示框架，该框架的特征是具有数学保证的稳定描述。在实现级别上，讨论了DIR的离散计算问题，并设计相应的准确和快速解决方案具有通用性质和恒定的复杂性。我们在密集域模式检测和匹配实验上演示了上述论点，从而提供了与最新描述符的比较结果。此外，在应用程序级别上，提出的DIR最初是在被动和主动取证中探索的，即复制移动伪造的检测和感知散列，在满足此类法医任务的要求方面表现出了好处。
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发现危险场景在测试中至关重要，进一步改善驾驶政策。然而，进行有效的驾驶政策测试面临两个关键挑战。一方面，在测试训练有素的自主驾驶策略时，自然遇到危险情景的可能性很低。因此，通过纯粹的现实世界的道路测试发现这些情景非常昂贵。另一方面，这项任务需要正确确定事故责任。收集错误归属责任的情景将导致过度保守的自治驾驶策略。更具体地说，我们的目标是发现是自主车辆负责（AV-Orderible），即测试驾驶政策的脆弱性的危险场景。为此，这项工作通过基于多智能体增强学习来查找AV负责的方案（星）提出了安全测试框架。星星指导其他交通参与者生产AV-Consocalize情景，并通过引入危险仲裁奖励（Har）来制作不受检测的驾驶政策行为不端行为。哈尔使我们的框架能够发现多样化，复杂和AV负责任的危险场景。针对三种环境中四种不同驾驶政策的实验结果表明星星可以有效地发现AV负责任的危险情景。这些方案确实对应于测试驾驶策略的漏洞，因此对其进一步的改进是有意义的。
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深度学习（DL）越来越多地应用于各种域。从传统系统到DL系统的编程范式转移在工程DL系统中造成独特的挑战。性能是DL系统中的挑战之一，性能错误（PBS）可能导致严重后果，例如资源消耗过多和财务损失。虽然DL系统中的错误已被广泛调查，但DL系统中的PBS几乎没有探讨。为了弥合这一差距，我们展示了第一个综合研究，以表征症状，根本原因和引入和引入PBS在Tensorflow和Cheras中的DL系统中的阶段，共收集来自225个Sackoverflow Post的238个PBS。我们的调查结果阐明了对开发高性能DL系统的影响，以及DL系统中的PBS检测和定位PBS。我们还在DL系统中建立了56个PBS的第一个基准，并评估了解决它们的现有方法的能力。此外，我们开发了一个静态检查器DeadPerf来检测三种类型的PBS，并在130个GitHub项目中识别488个新PBS.62和18分别被开发人员确认和修复。
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未知环境中的路径规划问题仍然是一个具有挑战性的问题 - 由于在导航期间逐渐观察到环境，因此，基础规划师必须更新环境表示，并及时且不断地进行重新启动，以说明新的观察值。在本文中，我们提出了一个基于图形的计划框架，能够处理已知和未知环境中的导航任务。计划者采用环境的多边形表示，并通过在障碍物周围提取边缘点以形成封闭的多边形来构建表示形式。因此，该方法使用两层数据结构动态更新了全局可见性图，并扩展了可见性边缘以及导航和删除被新观察到的障碍物阻塞的边缘。当在未知环境中导航时，该方法可以通过即时拾取环境布局，更新可见性图，并快速重新规划与新观察到的环境相对应，从而尝试发现目标的方法。我们在模拟和现实世界中评估了该方法。该方法显示了尝试和导航未知环境的能力，从基于搜索的方法中减少了多达12-47％的旅行时间：A*，d* lite，并且比基于采样的方法相比： rrt*，bit*和Spars。
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图像表示是计算机视觉和模式识别中的一个重要主题。它在一系列应用中扮演了了解视觉内容的基本作用。据报道，基于矩的图像表示在满足其由于其有益的数学特性而满足语义描述的核心条件，特别是几何不变性和独立性。本文介绍了对图像表示的正交矩的全面调查，涵盖了快速/准确计算，鲁棒性/不变性优化，定义扩展和应用程序的最新进步。我们还为各种广泛使用的正交瞬间创建一个软件包，并在同一基地中评估此类方法。提出的理论分析，软件实施和评估结果可以支持社区，特别是在开发新颖的技术和促进现实世界的应用方面。
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