<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

Public Phase 1

Турнир 1

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

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 Атака в течение второй фазы соревнования с 07.02 00:00 по 02.04 23:59.&nbsp;<br />
Отбор на финальный турнир соревнования будет происходить по результатам на private test лидерборде.&nbsp;</p>

#	Teams (55)	ROC-AUC Diff	Last	Entries
1	TransactionGPT	0.427229	4d	22
2	Лаборатория	0.418524	25d	24
3	CONS	0.418017	28d	7
4	Gennady Shtech	0.376008	24d	12
5	Alexander Dudin	0.365216	25d	19
6	Dmitry Kutsenko	0.360269	8h	56
7	e58f8eadf77e	0.358566	10d	26
8	Andrey Kuznetsov	0.350693	13d	25
9	SFTB	0.346422	24d	13
10	overfit	0.345505	3d	15
11	ssh1	0.33968	28d	2
12	Mikhail Zykov	0.331405	20d	6
13	Anton Morozov	0.316609	23d	11
14	Zalina Rusinova UDVTeam	0.312767	10h	11
15	Anatoly Ilyenkov	0.287634	14d	3
16	Roman Barilov	0.265953	5w	16
17	Alexey Sinadskiy UDV Team	0.209629	13d	24
18	Olga Legan	0.202147	25d	37
19	Andrei Kopylov	0.152018	23d	9
20	Vlad Balanda	0.142416	27d	14
21	Vyacheslav Siniy	0.135694	17d	7
22	Dmitry Blinov	0.123141	5d	8
23	mlrocks	0.112369	14d	10
24	5a205b4a26e1	0.108826	4h	7
25	psch	0.108501	37h	8
26	Stepan Andreev	0.087665	21d	14
27	Timofey Zheleznyakov	0.080989	9d	1
28	Evgeny Kazenov	0.078258	18h	13
29	OzherelieVV	0.073363	6w	18
30	korowood ya	0.069189	24d	11
31	Roman Arsyukov	0.049342	17d	5
32	Nikita Nikonov	0.044603	6w	3
33	Roman Sidorov	0.044603	6w	8
34	Victor Krasilnikov	0.044603	6w	10
35	Aleksei Naumovskii	0.044603	27d	28
36	Maxim Mitrofanov	0.044603	7w	1
37	Narek Maloyan	0.044603	6w	1
38	team-81	0.044603	6w	1
39	Naive Baseline	0.044603	5w	10
40	5f2f9d318459	0.044603	27d	3
41	Ilia Dolzhanskii	0.044603	10h	2
42	Ilya Dol	0.044603	3h	2
43	8	0.038629	6w	5
44	Roman Sitnikov	0.030216	14d	2
45	Irina	0.028676	5w	14
46	ИП БУЛАВКО	0.027551	27d	2
47	Andrei Cheremnov	0.023611	29d	1
48	Dmitriy Shevchenko	0.020575	5d	18
49	Boris Bredikhin	0.020166	6d	5
50	Ivan Alexandrov	0.017175	7w	5