Соревнование по машинному обучению в МГУ
О мероприятии
Соревнование по машинному обучению
Задача: Построение TLS-эмбеддинга для распознавания ботов
Боты в Почте — это почтовые ящики, которые созданы при помощи автоматических скриптов. Обычно аккаунты, зарегистрированные одним автоскриптом, при незначительных вариациях очень схожи. Как и любая другая задача в Антиспаме, борьба с ботами — это гонка вооружений: мы обучаем всё более сложные ML-системы, а злоумышленники учатся обходить их.
Что надо будет сделать?
Перед командами будет стоять задача распознавания ботов, учитывая следующий нюанс: участникам необходимо обучить «хороший» TLS-эмбеддинг, который будет описывать, какие наборы шифров (cipher suites) поддерживает User-Agent пользователя. Если говорить более предметно, то команды должны будут пройти следующий путь:
- обучить TLS-эмбеддинг, используя размеченные и неразмеченные данные;
- обучить классификатор над TLS-эмбеддингом при помощи размеченного датасета;
- предсказать вероятность бота на закрытой выборке и загрузить решение.
Для участия необходимо:
- Объединиться в команды (от 1 до 4 человек): дать название команде, определить капитана.
- Зарегистрироваться на этой странице каждому участнику, указав 2 идентификатора: название команды, email капитана.
- 17 апреля зарегистрироваться на соревнование на платформе All Cups, где будет размещена задача и датасеты, а также лидерборд.
Задача и данные будут открыты всем участникам, а присылать решения смогут только капитаны команд (поэтому важно корректно зарегистрироваться - см п.2)
Этапы соревнования
- 17 апреля — начало соревнования (открыта задача на платформе) + встреча с экспертами VK на ВМК МГУ в 17:00 (ауд. П6);
- 21 апреля 16:00 — окончание регистрации команд;
- 23 апреля 23:59 — окончание соревнования;
- 25 апреля — питч-сессия победителей и награждение в офисе VK.
Участники и команды
- Искать тиммейтов для участия (команды — до 4 человек) можно в телеграм-чате.
- Участвовать в соревновании могут студенты любого факультета МГУ, знающие Python, ML, Deep Learning.
- Рекомендуем использовать ноутбуки с установленным Python 3 и необходимыми библиотеками машинного обучения (PyTorch, Keras, TensorFlow).
Полезные ссылки
Следите за новостями в сообществе «День Факультета ВМК 2023» ВКонтакте!
