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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作为一项具有挑战性的任务，文本到图像生成旨在根据给定的文本说明生成照片真实和语义一致的图像。现有方法主要从一个句子中提取文本信息，以表示图像，文本表示良好地影响生成图像的质量。但是，直接利用一个句子中的有限信息错过了一些关键属性描述，这是准确描述图像的关键因素。为了减轻上述问题，我们提出了一种有效的文本表示方法，并具有属性信息的补充。首先，我们构建一个属性内存，以用句子输入共同控制文本对图像生成。其次，我们探讨了两种更新机制，即样品感知和样本 - 关节机制，以动态优化广义属性存储器。此外，我们设计了一个属性句子结合条件生成器学习方案，以使多个表示的特征嵌入对齐，从而促进跨模式网络训练。实验结果表明，该提出的方法对CUB（FID从14.81到8.57）和可可（FID从21.42到12.39）的数据集获得了实质性改进。
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在统一功能对应模型中建模稀疏和致密的图像匹配最近引起了研究的兴趣。但是，现有的努力主要集中于提高匹配的准确性，同时忽略其效率，这对于现实世界的应用至关重要。在本文中，我们提出了一种有效的结构，该结构以粗到精细的方式找到对应关系，从而显着提高了功能对应模型的效率。为了实现这一目标，多个变压器块是阶段范围连接的，以逐步完善共享的多尺度特征提取网络上的预测坐标。给定一对图像和任意查询坐标，所有对应关系均在单个进纸传球内预测。我们进一步提出了一种自适应查询聚类策略和基于不确定性的离群检测模块，以与提出的框架合作，以进行更快，更好的预测。对各种稀疏和密集的匹配任务进行的实验证明了我们方法在效率和有效性上对现有的最新作品的优势。
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在本文中，我们提出了一个新型模型，用于同时稳定的共同检测（COSOD）和对象共裂（Coseg）。为了准确地检测共同水平（分割），核心问题是井井有条模拟图像组之间的图像间关系。一些方法设计了复杂的模块，例如复发性神经网络（RNN），以解决此问题。但是，对订单敏感的问题是RNN的主要缺点，它严重影响了拟议的COSOD（COSEG）模型的稳定性。在本文中，受基于RNN的模型的启发，我们首先提出了一个多路稳定的复发单元（MSRU），其中包含虚拟订单机制（DOM）和复发单元（RU）。我们提出的MSRU不仅有助于COSOD（COSEG）模型捕获强大的图像间关系，还可以降低订单敏感性，从而导致更稳定的推理和训练过程。 {此外，我们设计了一个跨顺序对比损失（COCL），可以通过关闭从不同输入订单生成的功能嵌入来进一步解决订单敏感问题。}我们在五个广泛使用的COSOD数据集（COCA，COOCA，COSOD3K，，，COSOD3K， COSAL2015，ICOSEG和MSRC）以及三个广泛使用的数据集（Internet，Icoseg和Pascal-Voc）用于对象进行分割，性能证明了与最先进的ART（SOTA）相比，提出的方法的优越性方法。
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传统的联邦优化方法的性能较差（即降低准确性），尤其是对于高度偏斜的数据。在本文中，我们调查了佛罗里达州的标签分布偏斜，在那里标签的分布各不相同。首先，我们从统计视图研究了标签分布偏斜。我们在理论上和经验上都证明了基于软马克斯跨凝结的先前方法不合适，这可能会导致本地模型非常适合少数群体和缺失的类别。此外，我们从理论上引入了一个偏离，以测量本地更新后梯度的偏差。最后，我们建议通过\ textbf {l} ogits \ textbf {c}启动）FedLc（\ textbf {fed {fed}学习，该学习根据每个类别的出现可能性。 FedLC通过添加成对标签的边距将细粒度校准的跨透镜损失应用于本地更新。联合数据集和现实世界数据集的广泛实验表明，联邦快递会导致更准确的全球模型和大大改善的性能。此外，将其他FL方法集成到我们的方法中可以进一步增强全球模型的性能。
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人搜索是一项具有挑战性的任务，旨在实现共同的行人检测和人重新识别（REID）。以前的作品在完全和弱监督的设置下取得了重大进步。但是，现有方法忽略了人搜索模型的概括能力。在本文中，我们采取了进一步的步骤和现在的域自适应人员搜索（DAPS），该搜索旨在将模型从标记的源域概括为未标记的目标域。在这种新环境下出现了两个主要挑战：一个是如何同时解决检测和重新ID任务的域未对准问题，另一个是如何在目标域上训练REID子任务而不可靠的检测结果。为了应对这些挑战，我们提出了一个强大的基线框架，并使用两个专用设计。 1）我们设计一个域对齐模块，包括图像级和任务敏感的实例级别对齐，以最大程度地减少域差异。 2）我们通过动态聚类策略充分利用未标记的数据，并使用伪边界框来支持目标域上的REID和检测训练。通过上述设计，我们的框架在MAP中获得了34.7％的地图，而PRW数据集的TOP-1则达到80.6％，超过了直接转移基线的大幅度。令人惊讶的是，我们无监督的DAPS模型的性能甚至超过了一些完全和弱监督的方法。该代码可在https://github.com/caposerenity/daps上找到。
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基于无监督的域适应性（UDA），由于目标情景的表现有希望的表现，面部抗散热器（FAS）方法引起了人们的注意。大多数现有的UDA FAS方法通常通过对齐语义高级功能的分布来拟合受过训练的模型。但是，对未标记的目标域的监督不足，低水平特征对齐降低了现有方法的性能。为了解决这些问题，我们提出了UDA FAS的新颖观点，该视角将目标数据直接适合于模型，即，通过图像翻译将目标数据风格化为源域样式，并进一步将风格化的数据提供给训练有素的数据分类的源模型。提出的生成域适应（GDA）框架结合了两个精心设计的一致性约束：1）域间神经统计量的一致性指导发生器缩小域间间隙。 2）双层语义一致性确保了风格化图像的语义质量。此外，我们提出了域内频谱混合物，以进一步扩大目标数据分布，以确保概括并减少域内间隙。广泛的实验和可视化证明了我们方法对最新方法的有效性。
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随着各种面部表现攻击不断出现，基于域概括（DG）的面部抗散热（FAS）方法引起了人们的注意。现有的基于DG的FAS方法始终捕获用于概括各种看不见域的域不变功能。但是，他们忽略了单个源域的歧视性特征和不同域的不同域特异性信息，并且训练有素的模型不足以适应各种看不见的域。为了解决这个问题，我们提出了专家学习（AMEL）框架的自适应混合物，该框架利用了特定于域的信息以适应性地在可见的源域和看不见的目标域之间建立链接，以进一步改善概括。具体而言，特定领域的专家（DSE）旨在研究歧视性和独特的域特异性特征，以作为对共同域不变特征的补充。此外，提出了动态专家聚合（DEA），以根据与看不见的目标域相关的域相关的每个源专家的互补信息来自适应地汇总信息。并结合元学习，这些模块合作，可适应各种看不见的目标域的有意义的特定于域特异性信息。广泛的实验和可视化证明了我们对最先进竞争者的方法的有效性。
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随着面部识别系统的广泛应用，人们担心原始的面部图像可能会暴露于恶意意图并因此导致个人隐私漏洞。本文介绍了Duetface，这是一种新型的隐私面部识别方法，该方法采用了频域中的协作推断。从违反直觉的发现开始，即面部识别只能通过视觉上无法区分的高频通道就可以实现出人意料的良好性能，此方法通过其可视化的关键性设计了可信的频道划分，并在非重要通道上操作服务器端模型。但是，由于缺少的视觉信息，该模型在注意力特征上的注意力降低了。为了补偿，该方法引入了插件交互式块，以通过产生功能掩码来从客户端转移注意力。通过得出和覆盖感兴趣的面部区域（ROI），进一步完善了面具。在多个数据集上进行的广泛实验验证了所提出的方法在保护面部图像免受不希望的视觉检查，重建和识别的同时保持高任务可用性和性能的有效性。结果表明，所提出的方法实现了对未受保护的弧形的可比识别精度和计算成本，并优于最先进的隐私保护方法。源代码可在https://github.com/tencent/tcace/tree/master/recognition/tasks/duetface上获得。
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由于其高识别精度，包括移动设备的面部解锁，社区访问控制系统和城市监视，因此在许多领域都使用了面部识别技术。由于非常深的网络结构可以保证当前的高精度，因此通常需要将面部图像传输到具有高计算能力以进行推理的第三方服务器。但是，面部图像在视觉上揭示了用户的身份信息。在此过程中，不受信任的服务提供商和恶意用户都可以显着增加个人隐私漏洞的风险。当前的隐私识别方法通常伴随着许多副作用，例如推理时间的显着增加或明显的识别准确性下降。本文提出了使用频域中使用差异隐私的保护隐私面部识别方法。由于利用了差异隐私，它在理论上提供了隐私的保证。同时，准确性的丧失非常小。该方法首先将原始图像转换为频域，并删除称为DC的直接组件。然后，可以根据差异隐私框架内的后端面部识别网络的丢失来学习隐私预算分配方法。最后，它为频域特征添加了相应的噪声。根据广泛的实验，我们的方法在几个经典的面部识别测试集中表现出色。
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