ISOIEC 24029-22023 人工智能（AI）-神经网络鲁棒性的评估-第2部分形式方法的使用方法标准立项发展报告

人工智能（AI）——神经网络鲁棒性的评估——第2部分：形式方法的使用方法标准立项发展报告StandardizationDevelopmentReport:Artificialintelligence(AI)—Assessmentoftherobustnessofneuralnetworks—Part2:Methodologyfortheuseofformalmethods摘要随着人工智能技术在医疗诊断、自动驾驶、金融风控等安全关键领域的深度渗透，神经网络模型的鲁棒性评估已成为保障AI系统可信运行的核心议题。传统基于测试的验证方法难以穷尽输入空间，无法为安全攸关应用提供形式化的保证。在此背景下，国际标准化组织（ISO）与国际电工委员会（IEC）联合发布了ISO/IEC24029-2:2023标准，正式确立了运用形式化方法评估神经网络鲁棒性的系统化方法论。该标准作为ISO/IEC24029系列的第2部分，首次在全球范围内将形式化验证技术引入神经网络评估的标准化框架，填补了该领域的国际标准空白。本标准规定了形式方法在神经网络鲁棒性评估中的适用条件、技术路线、实施流程及结果解释要求，涵盖了从问题形式化描述到验证结果可靠性分析的完整方法论体系。本报告从标准制定背景、核心技术内容、国内外标准化现状、实施应用前景及后续发展建议等维度对该标准立项与发展进行全面梳理，旨在为相关科研人员、标准化工作者和产业界实践者提供系统性的参考与指导。关键词：人工智能；神经网络；鲁棒性评估；形式化方法；国际标准；ISO/IEC24029；可信AIKeywords:ArtificialIntelligence;NeuralNetworks;RobustnessAssessment;FormalMethods;InternationalStandards;ISO/IEC24029;TrustworthyAI一、引言1.1研究背景近年来，以深度神经网络为代表的人工智能技术取得了突破性进展，在图像识别、自然语言处理、语音交互等众多领域达到了超越人类的性能水平。然而，大量研究已证实，神经网络模型普遍存在对抗性脆弱问题——对输入施加人类难以察觉的微小扰动，即可导致模型输出发生灾难性错误。这一安全漏洞严重制约了AI技术在航空航天、自动驾驶、智能医疗、工业控制等高安全等级领域的规模化部署。从标准化治理的角度来看，建立科学、统一、可操作的神经网络鲁棒性评估标准，已成为全球AI治理体系中的关键组成部分。传统的鲁棒性评估主要依赖随机测试和对抗样本测试等方法，这些方法虽然具有实践易用性，但本质上属于"抽样验证"范式，无法对模型在所有可能输入上的行为提供完备性保证。形式化方法作为一类以数学逻辑为基础的验证技术，能够对神经网络的性质进行严格证明或系统性反例搜索，为安全关键应用提供了更高等级的保证。1.2标准立项的必要性ISO/IEC24029-2:2023标准的制定基于以下核心需求：第一，安全保证需求。在安全攸关领域（如自动驾驶的感知系统、医疗影像的辅助诊断系统），AI系统的失效可能导致人身伤害或重大财产损失，需要提供比经验测试更强的数学化安全保证。第二，技术应用割裂问题。形式化方法在学术界已有三十余年的研究积累，但研究成果分散且缺乏统一的工程化方法论，阻碍了该技术的产业转化。第三，评估结果可比性需求。不同的评估方法、不同的验证工具所得出的鲁棒性结论之间缺乏统一的标尺和口径，亟需建立规范化框架。第四，国际互认需求。AI产品和系统的跨境流通需要统一的评估标准作为互认基础。二、ISO/IEC24029-2:2023标准概述2.1标准基本信息ISO/IEC24029-2:2023《人工智能（AI）——神经网络鲁棒性的评估——第2部分：形式方法的使用方法》由国际标准化组织（ISO）和国际电工委员会（IEC）联合技术委员会ISO/IECJTC1（信息技术）下属的子委员会SC42（人工智能）负责制定。该标准于2023年8月1日正式发布，标准状态为现行有效。2.2标准在体系中的定位ISO/IEC24029系列标准是SC42针对神经网络鲁棒性评估制定的系列国际标准，目前包括：-ISO/IEC24029-1:2021：第1部分——概述（Generaloverview），建立了神经网络鲁棒性评估的通用概念框架和术语体系。-ISO/IEC24029-2:2023：第2部分——形式方法的使用方法，聚焦于如何在鲁棒性评估中应用形式化验证技术。该系列标准与ISO/IEC22989（人工智能概念与术语）、ISO/IEC23053（AI系统框架）、ISO/IEC23894（风险管理）等标准共同构成了AI信任worthiness的标准体系。2.3标准主要内容ISO/IEC24029-2:2023的核心内容涵盖以下几个关键模块：（1）形式方法适用性分析。标准首先建立了判断形式方法是否适用于特定神经网络鲁棒性评估场景的决策框架。由于形式化验证通常需要将神经网络表示为可计算的数学模型，而不同网络结构（如前馈网络、卷积网络、循环网络）、不同激活函数（如ReLU、sigmoid、tanh）、不同规模参数对形式化分析的可行性有着显著影响，标准提供了系统性的适用性评估指南。（2）神经网络的形式化描述与转换。标准详细规定了将神经网络模型及其鲁棒性性质转化为形式化验证问题的方法，包括网络权重的数值精度处理、激活函数的近似建模、输入空间的约束定义、鲁棒性性质的逻辑表示等技术规范，确保形式化模型能够忠实地反映原始网络的语义。（3）形式化验证方法的技术框架。标准系统性地梳理了可用于神经网络鲁棒性验证的形式化方法家族，包括：-可满足性模理论（SMT）求解方法-线性规划（LP）与混合整数线性规划（MILP）方法-抽象解释（AbstractInterpretation）方法-符号传播与区间分析方法-定理证明方法标准对各方法的基本原理、适用范围、计算复杂度、完备性与可靠性的权衡等方面进行了规范化描述。（4）验证结果的解释与报告。标准对形式化验证输出结果的解读提出了规范性要求，包括验证目标满足性（SAT/UNSAT）的解释规则、反例（counterexample）的分析方法、验证置信度的评估指标、以及验证报告的撰写规范。三、标准制定的背景与国内外发展现状3.1国际标准化工作进展ISO/IECJTC1/SC42是国际上最重要的人工智能标准化组织之一，自2017年成立以来已发布和正在制定50余项AI相关国际标准。在神经网络鲁棒性评估领域，SC42通过24029系列标准构建了完整的标准框架。与此同时，IEEE（电气与电子工程师协会）也发布了IEEE7000系列标准，从伦理设计和系统安全角度涉及AI鲁棒性议题。欧盟在《人工智能法案》（AIAct）的立法进程中，也将鲁棒性和安全性作为高风险AI系统的强制性要求之一。3.2国内标准化工作进展我国在AI标准化领域持续发力。国家标准化管理委员会发布的《人工智能标准化白皮书》将AI鲁棒性评估列为核心标准化方向之一。全国信息技术标准化技术委员会人工智能分技术委员会（TC28/SC42）已推动立项多项与AI鲁棒性相关的国家标准和团体标准。此外，中国信息通信研究院等机构积极开展AI可信评测相关标准研究和工具研发。然而，在神经网络形式化验证这一前沿方向，国内标准化工作仍处于起步阶段，ISO/IEC24029-2:2023的发布为国内相关标准制定提供了重要参考。3.3技术发展现状与趋势近年来，神经网络形式化验证技术取得了显著进展。在理论方面，研究者提出了基于Lipschitz常数估计的鲁棒性界分析方法、基于凸松弛的验证框架、基于分支定界的精确验证算法等重要成果。同时，以ERAN、α-β-CROWN、Marabou、NNV等为代表的开源验证工具不断涌现，验证效率和可扩展性持续提升。然而，面对包含数十亿参数的大规模深度模型，现有形式化验证方法仍然面临严重的技术瓶颈，这一"可扩展性鸿沟"是当前该领域最突出的技术挑战。值得注意的是，形式化方法在AI安全性中的应用正从单纯的"性质验证"向"安全参数合成""神经符号验证""端到端安全论证"等更广泛的方向延伸，这意味着ISO/IEC24029-2的标准框架需要保持足够的前瞻性和扩展性。四、标准核心技术内容分析4.1鲁棒性问题的形式化定义标准明确将神经网络的鲁棒性问题规范为如下形式化表述：对于输入空间X中的合法输入x，给定扰动范围Δ，若网络函数f满足：对任意扰动δ且x+δ∈X，有f(x+δ)与f(x)的差异不超过预定阈值ε，则称网络在(x,Δ)处满足(Δ,ε)-鲁棒性。这一形式化定义是整个标准方法论的基础，将直观的"鲁棒性"概念转化为可计算、可验证的数学性质。4.2形式化建模与性质规约标准的核心贡献之一在于提出了系统的形式化建模流程，包括：1.网络组件的形式化编码：将网络层结构、权重参数、激活函数等以约束系统或逻辑公式的形式进行精确编码；2.输入空间约束的定义：根据应用场景明确输入数据的合法范围（如像素值[0,255]区间、几何变换的范围等）；3.鲁棒性交性质的逻辑表达：将鲁棒性条件转化为形式化验证的验证目标（VerificationGoal）。4.3验证方法选择与执行策略针对不同规模的网络和不同类型的鲁棒性性质，标准推荐了差异化的验证策略：|网络规模|推荐方法|理论保证|可扩展性||---------|---------|---------|---------||小型网络|SMT求解、精确推理|完备（Complete）|低||中型网络|混合整数规划、分支定界|条件完备|中||大型网络|抽象解释、区间传播|可靠但不完备|较高||超大规模|统计验证+形式化预筛|概率保证|高|4.4验证结果的可靠性分析标准特别强调对验证结果本身可靠性的审视。一方面，验证工具自身的正确性需要确认（如通过基准测试集验证工具行为）；另一方面，建模过程中的抽象误差、数值精度的丢失等可能导致验证结论与实际模型行为之间的偏差，标准要求对此进行量化和披露。五、标准实施与推广路径5.1应用场景分析根据ISO/IEC24029-2:2023的技术特征，本标准的优先应用场景包括：-自动驾驶：对感知神经网络的鲁棒性进行形式化评估，支撑安全论证；-航空航天：关键飞行控制系统中AI组件的安全认证；-工业控制：故障诊断与预测性维护模型的可靠性验证；-医疗健康：辅助诊断系统的安全性评估，支撑监管审批；-金融风控：信用评估模型的公平性与稳定性验证。5.2标准实施的关键支撑条件有效实施本标准的配套条件包括：标准中描述的验证工具链的可靠性和可获取性；形式化证明工程师等专业人才队伍建设；标准化测试基准的建立；形式化验证结果与传统测试结果之间转换关联的可信机制；以及与行业监管要求衔接的指南和手册。5.3后续标准化工作建议为更好地推动神经网络鲁棒性形式化评估标准的落地，建议后续在以下方向持续推进标准化工作：（1）制定形式化验证工具的基准测试与能力评估标准，以提升工具本身的可靠性和结果的可信度；（2）建立面向不同行业应用场景的鲁棒性指标分级与阈值推荐指南；（3）开展与IEEE、EUAIAct等监管框架的协调一致化工作；（4）推动大规模可信AI验证基准数据集和问题库的建设；（5）将形式化验证与更广泛的AI安全评估体系集成，形成从模型训练到部署运维的全生命周期安全保障链条。六、主要参与研制单位介绍ISO/IEC24029-2:2023的研制汇聚了全球人工智能标准化领域的重要力量。在该标准制定过程中，中国电子技术标准化研究院（CESI，以下简称"电子标准院"）作为中国在ISO/IECJTC1/SC42的归口单位和技术支撑机构，深度参与了包括本标准在内的24029系列标准的国内对口研究和国际提案工作。中国电子技术标准化研究院（曾用工业和信息化部电子工业标准化研究院）成立于1963年，是工业和信息化部直属的标准化专业科研机构，也是我国电子信息领域标准化工作的国家级核心机构。电子标准院长期承担ISO/IECJTC1国内技术归口管理工作，在人工智能标准化领域具有深厚积累，主导或参与制定了数十项AI相关国家标准和国际标准提案。在神经网络鲁棒性评估方向，电子标准院围绕"AI安全与可信"持续开展研究工作。一方面，该院组织国内高校、科研院所和企业——包括中国科学院软件研究所、清华大学、北京航空航天大学、华为技术有限公司、百度公司等——就形式化验证技术的工程化应用和标准需求进行深入研讨，组织国内专家对24029-2国际标准草案开展研究、评议和投票反馈工作，为标准的研制贡献了中国视角和实践经验。另一方面，电子标准院积极推动对接该国际标准的国内标准化工作，推动人工智能深度学习算法评估系列国家标准及行业相关标准的研制，组织编写人工智能可信评测相关白皮书和报告，为国内产业界理解和应用该国际标准提供了重要的技术指引。七、结论与展望ISO/IEC24029-2:2023的正式发布，标志着神经网络鲁棒性评估从经验性测试范式迈入形式化保证范式的重要转折，是人工智能可信标准化历程中的一座里程碑。该标准首次在国际层面系统化地规定了形式方法在神经网络鲁棒性评估中的使用方法，为安全关键领域AI系统的可靠性验证提供了具有数学严格性的规范化路径。展望未来，人工智能技术的持续演进对鲁棒性评估标准化提出了更高的要求。一方面，大模型时代的到来使得神经网络规模呈指数级增长，形式化验证方法需要在大规模网络的可扩展性方面实现突破性创新；另一方面，鲁棒性与公平性、隐私保护、可解释性等其他可信属性的跨维度协同评估，也将成为标准化的新方向。ISO/IEC24029系列的持续完善，以及更多相关标准的制定，将为构建安全、可信、负责任的人工智能生态系统奠定更加坚实的基础。中国的标准化机构和科研力量应紧抓这一战略机遇，在参与国际标准制定的同时，加快推动符合中国产业需求的配套标准体系建设，为全球AI治理贡献中国方案和智慧。参考文献[1]ISO/IEC24029-2:2023,Artificialintelligence(AI)—Assessmentoftherobustnessofneuralnetworks—Part2:Methodologyfortheuseofformalmethods,ISO/IEC,2023.[2]ISO/IEC24029-1:2021,Artificialintelligence(AI)—Assessmentoftherobustnessofneuralnetworks—Part1:Overview,ISO/IEC,2021.[3]ISO/IEC22989:2022,Informationtechnology—Artificialintelligence—Artificialintelligenceconceptsandterminology,ISO/IEC,2022.[4]ISO/IEC23894:2023,Informationtechnology—Artificialintelligence—Guidanceonriskmanagement,ISO/IEC,2023.[5]全国信息技术标准化技术委员会人工智能分技术委员会.人工智能标准化白皮书（2021版）[R].北京：中国电子技术标准化研究院,2021.[6]中国信息通信研究院.可信AI评估评测体系白皮书[R].北京：中国信息通信研究院,2022.[7]KatzG,BarrettC,DillDL,etal.Reluplex:Aneff