<h3>Соревнование продолжается! Регистрация открыта для участников до 2 апреля!</h3>

<h3><strong>Правила участия</strong></h3>

<p>Нажимая кнопку &laquo;Участвовать&raquo; и/или &laquo;Отправить решение&raquo;, вы соглашаетесь с <a href="https://storage.yandexcloud.net/ds-ods/files/data/docs/competitions/DataFusion2023/Rules_Data_Fusion_2023.pdf" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Правилами участия в соревновании Data Fusion Contest 2023.</a></p>

<h3>Постановка задачи</h3>

<p>В вашем распоряжении каким-то образом очутилась банковская модель классификации, предсказывающая дефолт клиента. Это рекуррентная нейросеть, принимающая на вход последние 300 транзакций клиента и классифицирующая клиентов на 2 класса. У вас нет доступа к полному набору данных, на которых модель была обучена, однако есть небольшая размеченная выборка клиентов с сопроводительными материалами.</p>

<p>Более того, у вас еще более таинственным образом имеется возможность частично изменять данные транзакций, которые будут поступать этой модели на вход. Ваша задача &ndash; взять неразмеченный файл с клиентскими транзакциями и внести в него атакующие изменения, удовлетворяющие ряду ограничений:</p>

<ul>
<li><strong>Бюджет: </strong>вы можете менять не более 10 транзакций у каждого клиента. Вы можете менять как все 10 транзакций, так и меньшее их число.</li>
<li><strong>Цели: </strong>вы можете менять MCC коды и сумму каждой транзакции, как вместе, так и по отдельности, но вы не можете менять ничего другого. Вы не можете удалять транзакции, либо добавлять новые.</li>
<li><strong>Лимиты:</strong>&nbsp;после внесения вами изменений, сумма в каждой измененной транзакции должна лежать в заранее известном диапазоне между минимумом и максимумом по соответствующему MCC коду.</li>
</ul>

<h3>Формат решений</h3>

<p>Вам необходимо создать алгоритм, способный по последовательности транзакций создать новый табличный <strong>.csv</strong> файл, который сильнее всего поменяет предсказания в предоставленной вам модели.&nbsp;</p>

<p>Это табличное соревнование с разметкой предоставленного вам <strong>.csv</strong> файла. Лидерборды соревнования будут использоваться для квалификации (отбора) на турниры. Перед каждым из турниров, успешно прошедшие отбор участники (топ-10 по лидерборду) должны будут в течение 24 часов запустить свои выбранные решения на новых турнирных тестовых файлах, которые будут предоставлены им напрямую организаторами.&nbsp;</p>

<h3>Проверка решений</h3>

<ul>
<li>Решения проверяются автоматически. Сперва ваши решения проходят проверку на соответствие ограничениям. После успешного прохождения проверки ваше решение используется для запуска предоставленной вам модели на атакованных данных.&nbsp;</li>
<li>Метрика соревнования&nbsp;&mdash;<strong> ROC-AUC Diff</strong> между результатом модели на исходных данных и ее результатом на вашем решении.&nbsp;</li>
<li>Соотношение public/private в соревновании составляет 50/50. Победители соревнования&nbsp;определяются по результатам участия в турнирах. Отбор на промежуточный турнир происходит по результатам на public лидерборде, а на финальный - по private лидерборду.&nbsp;</li>
</ul>

<h3>Информация&nbsp;для участников</h3>

<ul>
<li>В соревновании можно принимать участие из любой точки мира. Участники могут объединяться в команды до 4-х человек. Участвовать можно в любом количестве из предложенных задач и номинаций. Победители соревнования смогут получить денежные призы только на расчетные счета банков, зарегистрированных на территории Российской Федерации.&nbsp; Просим вас позаботиться об открытии счета в РФ заранее.</li>
<li>Ответы на часто задаваемые вопросы по задаче Атака можно найти на странице FAQ. Ответы на вопросы по всему Data Fusion Contest 2023 доступны&nbsp;на&nbsp;<a href="https://ods.ai/tracks/data-fusion-2023-competitions/faq" rel="noopener noreferrer" target="_blank">FAQ странице трека</a>.</li>
<li>Информация про турниры и их механики доступны на <a href="https://ods.ai/tracks/data-fusion-2023-competitions/tournament" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Турнирной странице трека</a>.</li>
</ul>

<h3>Призовой фонд задачи 1, Атака</h3>

<p>Призовой фонд в рамках промежуточного турнира:</p>

<p>1 место: 125 000 рублей<br />
2 место: 75 000 рублей<br />
3 место: 50 000 рублей<br />
Номинация <a href="https://ods.ai/competitions/data-fusion2023-companion" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Companion</a> по задаче Атака: 50 000 рублей</p>

<p>Призовой фонд в рамках финального турнира:</p>

<p>1 место: 250 000 рублей<br />
2 место: 150 000 рублей<br />
3 место: 100 000 рублей<br />
4 и 5 место: 75 000 рублей<br />
Номинация <a href="https://ods.ai/competitions/data-fusion2023-companion" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Companion</a> по задаче Атака: 50 000 рублей</p>

<h3>Полезные статьи</h3>

<p>Тема атак и защиты моделей машинного обучения в прикладных задач сейчас только начинает развиваться. Чтобы вы могли вдохновиться подходами и идеями, хотим поделиться с вами наиболее интересными статьями по теме, отобранными в ходе подготовки соревнования:</p>

<ul>
<li><a href="https://arxiv.org/abs/2205.01714" rel="noopener noreferrer" target="_blank"><strong>[Arxiv, 3 May 2022]</strong></a><i> </i>Don&#39;t sweat the small stuff, classify the rest: Sample Shielding to protect text classifiers against adversarial attacks, <a href="https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&amp;query=Rusert%2C+J" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Jonathan Rusert</a>, <a href="https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&amp;query=Srinivasan%2C+P" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Padmini Srinivasan</a></li>
<li><a href="https://arxiv.org/abs/2106.08361" rel="noopener noreferrer" target="_blank"><strong>[Arxiv, 15 Jun 2021]</strong></a><i><strong> </strong></i>Adversarial Attacks on Deep Models for Financial Transaction Records, <a href="https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&amp;query=Fursov%2C+I" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Ivan Fursov</a>, <a href="https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&amp;query=Morozov%2C+M" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Matvey Morozov</a>, <a href="https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&amp;query=Kaploukhaya%2C+N" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Nina Kaploukhaya</a>, <a href="https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&amp;query=Kovtun%2C+E" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Elizaveta Kovtun</a>, <a href="https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&amp;query=Rivera-Castro%2C+R" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Rodrigo Rivera-Castro</a>, <a href="https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&amp;query=Gusev%2C+G" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Gleb Gusev</a>, <a href="https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&amp;query=Babaev%2C+D" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Dmitry Babaev</a>, <a href="https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&amp;query=Kireev%2C+I" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Ivan Kireev</a>, <a href="https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&amp;query=Zaytsev%2C+A" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Alexey Zaytsev</a>, <a href="https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&amp;query=Burnaev%2C+E" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Evgeny Burnaev</a></li>
<li><a href="https://arxiv.org/abs/1901.09963" rel="noopener noreferrer" target="_blank"><strong>[Arxiv, 20 Nov 2019] </strong></a>Defense Methods Against Adversarial Examples for Recurrent Neural Networks, <a href="https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&amp;query=Rosenberg%2C+I" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Ishai Rosenberg</a>, <a href="https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&amp;query=Shabtai%2C+A" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Asaf Shabtai</a>, <a href="https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&amp;query=Elovici%2C+Y" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Yuval Elovici</a>, <a href="https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&amp;query=Rokach%2C+L" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Lior Rokach</a></li>
<li><a href="https://arxiv.org/abs/1604.08275" rel="noopener noreferrer" target="_blank"><strong>[Arxiv, 8 Apr 2016] </strong></a>Crafting Adversarial Input Sequences for Recurrent Neural Networks, <a href="https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&amp;query=Papernot%2C+N" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Nicolas Papernot</a>, <a href="https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&amp;query=McDaniel%2C+P" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Patrick McDaniel</a>, <a href="https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&amp;query=Swami%2C+A" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Ananthram Swami</a>, <a href="https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&amp;query=Harang%2C+R" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Richard Harang</a></li>
<li><a href="https://spiral.imperial.ac.uk/handle/10044/1/96749" rel="noopener noreferrer" target="_blank"><strong>[ICL Thesis, October 2021]</strong></a> Robustness against adversarial attacks on deep neural networks, Liu Yi-Ling</li>
</ul>

На что способен Adversarial ML для атак ML моделей на транзакционных данных? Попробуйте обойти, исказить и атаковать предложенную вам модель классификатора через атаку на данные.

Public Phase 1

Public Phase 2

Private Phase 2

Турнир 1

Турнир 2

Данные

User Agreement Bank

<p><a href="http://storage.yandexcloud.net/ds-ods/files/data/docs/competitions/DataFusion2023/reg/soglasie_vtb_DF%20Contest%202023.pdf">даю согласие</a>&nbsp;Банку ВТБ (ПАО) на обработку моих персональных данных, ознакомлен с&nbsp;<a href="http://storage.yandexcloud.net/ds-ods/files/data/docs/competitions/DataFusion2023/reg/Polozhenie_ob_organizatsii_obrabotki_personalnykh_dannykh_vypiska.pdf">Положением об организации обработки персональных данных&nbsp;Банком ВТБ (ПАО)&nbsp;</a>&nbsp;(*)</p>

Consent Data Processing (Data Souls)

<p><a data-sk="tooltip_parent" data-stringify-link="https://storage.yandexcloud.net/ds-events/datafusion2022/documents/2022-01-31-%D0%A1%D0%BE%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D1%81%D0%B8%D0%B5%20%D0%BD%D0%B0%20%D0%BE%D0%B1%D1%80%20%D0%9F%D0%94%D0%BD.pdf" delay="150" href="https://storage.yandexcloud.net/ds-events/datafusion2022/documents/2022-01-31-%D0%A1%D0%BE%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D1%81%D0%B8%D0%B5%20%D0%BD%D0%B0%20%D0%BE%D0%B1%D1%80%20%D0%9F%D0%94%D0%BD.pdf" rel="noopener noreferrer" target="_blank">даю согласие</a>&nbsp;DataSouls на обработку моих персональных данных&nbsp;(*)</p>

Privacy Policy and User agreement (Data Souls)

<p>ознакомлен и принимаю&nbsp;<a data-sk="tooltip_parent" data-stringify-link="https://storage.yandexcloud.net/ds-events/datafusion2022/documents/2021-05-11-%D0%9F%D0%A1.pdf" delay="150" href="https://storage.yandexcloud.net/ds-events/datafusion2022/documents/2021-05-11-%D0%9F%D0%A1.pdf" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Пользовательское соглашение</a>&nbsp;и&nbsp;<a data-sk="tooltip_parent" data-stringify-link="https://storage.yandexcloud.net/ds-events/datafusion2022/documents/2021-08-30-%D0%9F%D0%9A.pdf" delay="150" href="https://storage.yandexcloud.net/ds-events/datafusion2022/documents/2021-08-30-%D0%9F%D0%9A.pdf" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Политику конфиденциальности</a>&nbsp;DataSouls (*)</p>

Consent

<p>согласен(а) получать информационные рассылки от ООО &ldquo;Соревнования Анализа Данных&rdquo;&nbsp;</p>

first_name

First name

last_name

Last name

country

Country (lat)

city

City (lat)

email

Email

phone_optional

Phone (Optional)

Occupation

Experience

Experience in DC

study_place2

Company/study place name

referral

How did you know about the competition?

Registration application for Data Fusion 2023

Data Fusion Contest 2023 - Задача 1 «Атака»

Predictions

<p>Результаты участников на public test задачи &laquo;Атака&raquo; в течение первой фазы соревнования с 07.02 00:00 по 05.03 23:59.&nbsp;<br />
Результаты на этом лидерборде зафиксированы. Лучшие 10 команд отбираются для участия в промежуточном турнире соревнования (Турнир 1).</p>

#	Teams (45)	ROC-AUC Diff	Last	Entries
1	Лаборатория	0.418524	3y	24
2	CONS	0.418017	3y	7
3	TransactionGPT	0.38832	3y	23
4	Gennady Shtech	0.376008	3y	12
5	Alexander Dudin	0.365216	3y	24
6	SFTB	0.346422	3y	13
7	overfit	0.345505	3y	15
8	ssh1	0.33968	3y	2
9	Andrey Kuznetsov	0.337958	3y	25
10	Anton Morozov	0.313267	3y	11
11	Zalina Rusinova UDVTeam	0.312715	3y	15
12	Anna Chistyakova	0.291827	3y	39
13	Dmitry Kutsenko	0.280333	3y	61
14	Roman Barilov	0.265953	3y	16
15	Alexey Sinadskiy UDV Team	0.209629	3y	24
16	Olga Legan	0.202147	3y	37
17	Vlad Balanda	0.142416	3y	14
18	Dmitry Blinov	0.123141	3y	8
19	OzherelieVV	0.073363	3y	18
20	korowood ya	0.069189	3y	11
21	mlrocks	0.064138	3y	10
22	Evgeny Kazenov	0.048471	3y	16
23	Stepan Andreev	0.047132	3y	14
24	Nikita Nikonov	0.044603	3y	3
25	Roman Sidorov	0.044603	3y	8
26	Victor Krasilnikov	0.044603	3y	10
27	Aleksei Naumovskii	0.044603	3y	28
28	Maxim Mitrofanov	0.044603	3y	1
29	Narek Maloyan	0.044603	3y	1
30	team-81	0.044603	3y	1
31	Naive Baseline	0.044603	3y	10
32	5f2f9d318459	0.044603	3y	3
33	8	0.038629	3y	5
34	Irina	0.028676	3y	14
35	ИП БУЛАВКО	0.027551	3y	2
36	Andrei Cheremnov	0.023611	3y	1
37	Boris Bredikhin	0.020166	3y	5
38	Ivan Alexandrov	0.017175	3y	5
39	Mikhail Zykov	0.010284	3y	8
40	Timur Sarvarov	0.005493	3y	1
41	Alina Burykina	0.005493	3y	1
42	alexd	0.004655	3y	5
43	Dmitriy Shevchenko	0.001638	3y	18
44	Anatoly Ilyenkov	-0.00106	3y	12
45	Vyacheslav Siniy	-0.002789	3y	7