2019 SecBuzzer AI UP!人工智慧資安挑戰賽

# 競賽須知、程序與相關宣告 ## 報名 1. 參賽資格:須為我國國籍者且年滿 18 歲以上,未滿 18 歲參賽者優勝時無法領取獎酬,但仍保有優勝名次。 2. 報名方式<br> ● 報名前須先具備 SecBuzzer 帳號,尚未具備者可至 SecBuzzer 網站註冊、驗證以取得帳號,註冊網址為 <a href='https://secbuzzer.co/register' target='_blank'>https://secbuzzer.co/register</a>。<br> ● SecBuzzer 帳號申請須輸入與綁定一組個人電子郵件信箱,為確保主辦單位與參賽者間的溝通,建議使用參賽全程中信箱服務功能不會關閉、停斷之信箱。若已具備 SecBuzzer 帳號但所綁定之信箱可能停止服務,則建議再行申請一組 SecBuzzer 帳號。<br> ● 具備 SecBuzzer 帳號後,請至 SecBuzzer AI UP! 報名頁面進行報名,網址為 [https://competition.secbuzzer.co/competition/1](https://competition.secbuzzer.co/competition/1) 報名頁面。<br> 3. 報名格式<br> ● 本次競賽以一組 SecBuzzer 帳號代表一組參賽隊,以下統稱參賽者。<br> ● 報名參賽者須填寫兩項資料:參賽者匿稱、參賽者真實姓名。參賽者匿稱僅用於參賽過程中於討論區、排行榜中顯示與識別,參賽者真實姓名僅用於優勝時領取獎酬時確認、核對身份。<br> ● 參賽者匿稱、參賽者真實姓名均須填寫,且匿稱不可與其他參賽者重複,以先完成報名者為準。<br> ● 參賽者匿稱、參賽者真實姓名等資料於參賽全程不得再修改。<br> 4. 本次競賽報名時間為 2019 年 11 月 15 日至 2019 年 11 月 29 日。 5. 競賽規則、競賽程序時間、頒獎程序等主辦單位均保留變更權利,未竟之處或動態資訊參賽者可關注主辦單位網站。 ## 賽前須知 1. 參賽者須使用機器學習、深度學習進行辨識、分類,資料集不可使用任何人工標記。 2. 參賽者應避免非開放原始程式碼之自動機器學習,或相關之自動建模服務。 3. 參賽者不可私下相互傳遞程式與特徵值,但可在官方討論區上公開討論。 4. 本次競賽所使用之資料集僅供此次競賽使用,參賽者不可再行傳遞或挪至他用。 5. 競賽過程僅可使用主辦單位提供之訓練、測試資料集進行模型訓練。 6. 主辦單位得視需要在競賽過程中調整資料集。 7. 若有具體事證顯示參賽者有以下情事,主辦單位將取消參賽者資格或領獎資格:<br> ● 抄襲或作弊。<br> ● 攻擊主辦單位排行榜或相關系統。<br> ● 影響其他參賽者導致不公平競爭。<br> ● 違反本次競賽活動相關辦法與條款。<br> ● 未竟之處,違反善良風俗等。<br> 8. 主辦單位保有對競賽規則解釋與裁決權。 ## 賽程說明 1. 競賽開始當日將於競賽網站「資料集」區開放下載訓練集 (train set) 資料與測試集 (test set) 資料。參賽者依據訓練資料建立其模型,而後運用模型對測試資料進行推論,並上傳 (或稱提交) 推論結果至「上傳競賽結果」區。本次競賽之訓練集、測試集為 .bytes 檔案格式。 2. 每一參賽者每日最高可上傳兩次資料,資料格式說明請參考「資料集」區。 3. 競賽期間為 2019 年 12 月 2 日至 2019 年 12 月 27 日。 4. 上傳結果與激勵<br> ● 主辦單位系統每日於 11:59pm 結算當日各參賽者上傳結果,精準度競賽依據每位參賽者每日上傳兩次資料之最準確一次為準。<br> ● 主辦單位系統每日計算當日 Public 精準結果 (以 70% 測試資料與參賽者提交結果進行吻合度比對而得) 排名,排名第一者 (準確度相同者以先上傳為準,後傳則為次一名次) 將發予 100 點貢獻點數 (SBAT 幣) 至參賽者的電子錢包,第二名為 99 點,依此類推,直至當日第一百名可獲得 1 點,百名之外不給予貢獻點數。<br> ● 當日未進行任何上傳者則無法獲得貢獻點數。SBAT 幣將於次日 1:00pm 正式撥入各參賽者的電子錢包。<br> ● 貢獻點數為賽程中之肯定激勵,鼓勵參賽者每日精進模型訓練、提交更精準之推論結果,並在頒獎日依據累積點數換取約當獎酬,參見以下頒獎程序第 4 點說明。<br> 5. 主辦單位每日更新排行榜,排行將顯示 Public 精準結果排名,競賽期間將不顯示 Private 精準結果排名。排行榜亦顯示每組參賽隊的精準度數值,數值愈低代表愈精準,數值增加代表精準度降低。 6. 競賽結束後主辦單位將於公告區公佈初步競賽結果,結果將顯示 Private 精準結果 (參賽者提交結果與 Public 之 70% 測試資料外的另 30% 測試資料進行吻合度比對而得) 前 6 名的參賽者為競賽優勝者。 7. 競賽結束後,主辦單位將分別寄出電子信件通知優勝者,要求以信件附檔方式回寄 Private 結果最精準的模型原始程式碼,參賽者參賽過程中請保留各訓練版本,並在優勝時提交,優勝者亦需填寫「2019 SecBuzzer AI UP! 參賽意見回覆單」並以信件附檔方式回寄。 8. 模型原始程式碼回寄僅供主辦單位查驗之用,模型與相關成果之所有權利仍屬於參賽者。 9. 主辦單位將對參賽者提交之模型程式碼進行查驗,查驗期間視需求向參賽者要求補充相關資訊。 10. 主辦單位預計於 2020 年 1 月 1 日公佈正式排名,未能提交模型程式碼、參賽意見回覆單,或未以人工智慧技術開發者將喪失資格。 ## 頒獎 1. 頒獎典禮預計於 2020 年 1 月 3 日 2:00pm JustCo 建國北路 (國泰民生建國大樓 7 樓,台北市中山區民生東路三段 2 號) 舉辦,凡完成註冊報名均可出席頒獎典禮。當日將提供簽到表供參賽者簽到出席。 2. 公佈正式排名後之優勝者,請攜帶個人身份證正本至現場,供主辦單位現場確認身份,確認後由優勝者填寫相關領據,即可現場領取獎酬。 3. 頒獎典禮將邀請正式排名優勝者上台進行技術與心得分享並接受問答,各優勝者為 8 分鐘。 4. 上傳貢獻點數兌換,各參賽者於競賽期間累積之點數,每 200 點 SBAT 幣可獲得 1 張 100元 7-ELEVEN 禮券,不足 200 點將無法領取。禮券兌換程序同於優勝者,須查驗身份證正本、填寫參賽意見回覆單、填寫領據後即當場發予。禮券兌換後主辦單位將清除所有參賽者的 SBAT 幣,未足 200 點亦清除。 5. 所有到席參賽者,且競賽期間每日均有上傳結果者,將可領取參賽證明書。 6. 頒獎結束,與會者自由交流。

報名

報名已經截止

注意事項

感謝您報名參加SecBuzzer AI UP!資安競賽,在正式報名前可參考「競賽須知、程序與相關宣告」。在瞭解相關須知與程序後,須依序完成以下四個步驟方能完成報名:

  1. 具備SecBuzzer帳號
    說明:欲報名參賽者須先具備SecBuzzer帳號,若不期望用目前登入帳號參賽者, 可至SecBuzzer官網再行註冊,另也提醒, 註冊所綁定之電子信件信箱須為可收發確認信件之信箱,同時確保參賽全程可正常收發,避免因停用而漏接主辦單位發送之資訊。

  2. 具備MetaMask錢包
    說明:由於競賽過程中主辦單位將依據每日提交的準確名次而給予1-100元不等的SBAT(SecBuzzer AI up! Token)數位加密貨幣, 競賽結束後每200點SBAT幣可獲得1張100元7-ELEVEN禮券,不足200點將無法領取,因此必須先安裝MetaMask 錢包軟體以收取數位貨幣。MetaMask程式為瀏覽器延伸程式(extension), 相關安裝與設定程序請見操作手冊 (Chrome版) (Firefox版)

  3. 同意隱私政策
    說明:請在閱讀資策會個資保護政策與規章後勾核同意選項(勾核的同時將自動啟動檢查程式驗證是否已安裝並設定妥MetaMask錢包)。

  4. 填寫個人資料
    說明:須填寫二項個人資料,資料之範例、用途說明如下:

    • 參賽者電子郵件信箱
      規則:由於你已使用SecBuzzer帳號登入,會自動綁定SecBuzzer帳號的電子郵件信箱。

    • 參賽者暱稱
      規則:英文字母(大小寫有別)與數字,不可使用空格
      用途:將顯示於排行榜、討論區之用

    • 參賽者真實姓名
      規則:姓與名連續寫,例:李達夫
      用途:僅用於頒獎當日報到、領取相關獎酬時身份核對用,不再他用

    • 提醒1:匿稱不可與其他參賽者重複 (以先填入者為準),重複則線上系統會立即出現提示訊息。
      提醒2:上述二項參賽者資料於競賽全程不得再修改。

  5. 報名成功
    說明:報名成功的參賽者將在綁定的電子信箱中收到報名成功的信件,信件內將有一組代表參賽者的獨一辨識序號,請妥善保存且勿外傳。

10907筆惡意程式資料

## 本次競賽中的每一筆惡意程式 (malware) 均有一組可獨立辨識的 md5 編碼,競賽者須透過人工智慧訓練、推論技術,對每一筆惡意程式進行類別 (class) 可能性的歸屬判定。 1. 本次競賽以 .zip 格式提供兩組資料集壓縮檔案供參賽者下載,一為訓練集 (train.zip),另一為測試集 (test.zip)。參賽者下載至本地端後進行解壓縮,將可在訓練集中獲得 5,907 筆惡意程式,以及在測試集中獲得 5,000 筆惡意程式,每筆惡意程式均為 .bytes 格式,且已經將檔頭 (header) 去除。 2. 訓練集解壓縮後除了 .bytes 惡意程式檔外亦附帶提供 train.csv 檔案,檔案內載明每一筆 md5 惡意程式的正確歸屬類別,即每一橫列的惡意程式 md5 欄均有對應的十類惡意程式類別欄位,欄位為 "1" 即歸屬於該類惡意程式,其餘九個欄位均為 "0"。 3. 參賽者推論的結果以 .csv 方式上傳,在此提供上傳範例檔案:ResultSample.csv
train.zip
Hash: MD5 - 3f6c2cf0b1d2dbfcd2c4a9f64ef85a1f

訓練資料集

test.zip
Hash: MD5 - 9a2b55fc4723c725593ae9411ea2ee38

測試資料集

ResultSample.csv
Hash: MD5 - b4f454abe2a12c478edce131d30c2edb

上傳範例檔案

上傳競賽結果

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