1일 최대 제출 횟수 : 3회
팀 최대 인원 : 5명
1. 데이터
- HAI 2.0 학습/검증/평가 데이터셋만 사용해야 합니다.
* 학습 데이터셋: 제어시스템이 정상적으로 운영 중인 상황의 데이터입니다.
* 검증 데이터셋: 제어시스템이 공격을 받아 비정상적인 상황을 포함하는 데이터입니다.
* 평가 데이터셋: 제어시스템이 공격을 받아 비정상적인 상황의 데이터로, 정답(라벨)을 포함하지 않습니다.
2. 학습 및 검증
1) (모델 학습) 학습 데이터셋만을 사용하여 모델을 학습합니다.
2) (모델 검증) 평가도구(TaPR)와 검증 데이터셋으로 모델을 검증합니다.
* 평가도구 'etapr.evalute()' 함수만을 사용하여 평가(코드공유 탭의 baseline 코드 참조)
* 평가도구에 대한 상세 설명은 토론 탭에 있는 "TaPR설명서" 게시물을 참조
3. 제출 및 평가
1) 제출 : 테스트 데이터셋(4개)에 대한 각각의 탐지결과를 sample_submission.csv양식에 맞춰 제출합니다.
* Column 1: time - 시각 (각 테스트 데이터의 시각과 일치해야 함)
* Column 2: attack - 탐지결과 (정상: '0', 비정상: '1')
2) Public Score: 전체 테스트 데이터 중 약 30%로 채점, 대회 기간 중 리더보드에 게시
3) Private Score: 나머지 테스트 데이터로 채점, 대회 종료 직후 공개
* 최종 선택된 탐지결과에 대해서만 평가 진행
3. 참가 방법
- 개인 또는 팀을 이루어 참여가 가능합니다.
- 개인: 별도 팀 신청 없이 제출 탭에서 결과를 제출합니다.
- 팀: 팀 탭에서 등록 후 팀장이 결과를 제출합니다. (상세 내용은 팀 탭에서 팀 병합 정책 확인)
* 동일인이 개인 또는 복수팀에 중복하여 등록이 불가합니다.
4. 유의사항
- 모델 학습에서 HAI 2.0 검증/평가 데이터셋(또는 그 일부) 사용 시 실격 처리됩니다.
예) 검증 데이터셋 내에 있는 정상 데이터를 일부 샘플링하여 학습에 사용하는 경우 등
- 모델 검증/평가에서 결과 예측시점보다 미래의 데이터를 사용할 수 없습니다(Data Leakage).
5. 코드 및 설명자료 제출
- 입상 후보팀(상위 1~10등)에 한해 코드 및 설명자료를 기한 내에 제출해야합니다.
- 코드 요구사항은 다음과 같습니다.
* 최종 제출 결과물 복원이 가능하며, 실행 가능한 형태(라이브러리 포함)
* 코드 설명 및 사용방법을 포함하는 파일(README.txt) 포함
* 데이터 입출력 경로('./data') 포함
* 코드 파일 확장자: .R, .rmd, .py, .ipynb
* 코드 인코딩: UTF-8
* 제공되는 설명자료 양식(PPT)에 따라 성실히 작성
6. 토론(질문)
- 해당 대회에서는 대회 운영 및 데이터 이상에 관련된 질문 외에는 답변하지 않을 예정입니다. 결측치 처리 방법, 모델 구성 방법 등 대회 운영 및 데이터 이상 외 질문은 토론 페이지를 통해 자유롭게 토론해주시기 바랍니다.
Prize :
총 2,000만원
