给身份证打个码，给照片打个码，给片子里的人打个码。这些早已沦为了人们的日常操作者，很多修图，影视制作制作软件都获取方便快捷的打码工具。但是，黑客现在可要告诉他你，意味着倚赖打码就万事均五谷丰登的年代早已过去了，通过AI技术可以将早已打码的图片极致还原成如初。

为了增进人工智能界和黑客界的跨界融合，联合协助人工智能健康成长，作为全球首个探寻人工智能与专业安全性的前沿平台，也是全球仅次于注目智能生活的黑客大赛——GeekPwn将于10月24日的上海站环绕GAN举行“GAN丢弃马赛克”趣味挑战赛和“CAAD 对付样本攻守赛”，在本次比赛中，运动员必须做的就是，尽可能以“分解对抗性网络-GAN”（以下全称GAN）的AI技术还原成具有马赛克的图片，希望推展人工智能领域对付反击技术，尤其是GAN的传播与发展。“GAN丢弃马赛克”趣味挑战赛现打开全球召募，任何对GAN技术、人工智能技术、黑客技术有热情有兴趣的技术爱好者都可以参予挑战。GAN丢弃马赛克，黑客用AI带上你还原成世界什么是GAN？GAN是一种深度自学模型，全称 Generative Adversarial Networks，中文为“生成式对付网络”。GAN 设计出有两个神经网络，通过一个分解、一个辨别展开博弈论，而对付样本对神经网络的反击，就只不过白雪公主与王后的故事中，王后可以通过GAN——使用“定向对付反击”，从而阻碍魔镜的视觉辨识能力，沦为“魔镜眼中美丽的白雪公主”。

从一定程度上来讲，GAN推展了人工智能界“机器学习安全性”领域的问世。这是由于本质上GAN获取了一种高效分解对付样本的方法论，对付样本是指经过精心计算出来分解的目的误导分类器辨别的样本，它有可能让人工智能产生错误的决策和不道德，这与黑客界通过产生大量模糊不清反击样本来构建计算机系统错误，并最后挖掘出安全漏洞的过程互为类似于，如今自动驾驶、人脸识别大行其道，机器错误的决策就不会造成不安全性后果的再次发生。向来以奇思妙想与脑洞大开的GeekPwn于2014年就首度注目到了反击样本对人工智能的安全性威胁，协助机器学习过程中尽量多地辨识出有对付样本沦为GeekPwn所希望的白帽黑客研究方向之一。2018堪称精心打算了“GAN丢弃马赛克”趣味挑战赛，目的通过这一形式通俗易懂但却充满著挑战和技术门槛的趣味赛事，让更加多人理解如何以黑客思维去解决问题未来人工智能与专业安全性的跨界问题。

在本次GAN丢弃马赛克的比赛中，运动员必须对图片展开以大自然还原成为目标的马赛克除去操作者，除去效果及技术方法经的组织方审定，分数最高者将取得比特币（或2018年10月24日当日比特币等价市值现金）奖励，如果你用于其他非人工智能技术的方法除去马赛克，我们也某种程度青睐你的重新加入。一直注目最前沿安全性威胁 GeekPwn带上你关卡AI全新赛制任何技术本身都无所谓好与怕，关键看人们如何看来。AI还原成图像技术的经常出现，比如犯罪刑侦领域，利用AI来GAN丢弃马赛克可以很大程度的提升警员的办案效率，大大缩短抓获时间。

比如说一下，对着模糊不清的视频辨识嫌疑人与对着明晰的视频辨识嫌疑人哪一个更加便利？除GAN丢弃马赛克挑战赛外，GeekPwn还牵头谷歌大脑顶级专家 Alexey Kurakin 和“GAN之父”Ian Goodfellow、美国加州大学伯克利分校 EECS 教授宋晓冬联合发动了“CAAD对付样本攻守赛”，探讨让机器屡屡受罚的对付样本，之后探寻AI安全性领域的更好有可能。GeekPwn将一直抱着“推展安全性人才的培育，希望大家投放安全性研究并且进账认同和荣誉”的想法，为广大正义的白帽侠客党和国家一个展出自己才华的平台，找寻城主智能安全性的新思路，为智能安全性领域带给全新血液。

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