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自动驾驶、医疗诊断、金融风控等安全攸关领域的广泛部署，神经网络系统的鲁棒性评估已成为保障AI应用可信性与安全性的核心议题。形式方法作为一种基于数学逻辑的严格验证技术，能够为神经网络提供可证明的鲁棒性保证，弥补传统经验性测试方法的不足。在此背景下，国际标准化组织与国际电工委员会联合发布了ISO/IEC24029-2:2023标准，系统规定了形式方法在神经网络鲁棒性评估中的应用方法论。本报告全面梳理了该标准的立项背景、编制历程、核心技术框架与主要内容，深入分析了形式方法在神经网络验证中的适用场景、实施流程与挑战应对策略，并详细介绍了主要起草单位法国国家信息与自动化研究所（INRIA）的技术贡献。报告指出，该标准的发布填补了神经网络形式化验证领域国际标准的空白，为AI系统的安全认证与合规评估提供了方法论支撑，对于推动AI治理体系的完善具有重要的引领意义。未来，随着形式化验证工具的成熟与算力水平的提升，该标准有望在更高复杂度神经网络系统中实现深度应用。关键词：人工智能；神经网络；鲁棒性评估；形式方法；国际标准；安全验证Keywords:ArtificialIntelligence;NeuralNetworks;RobustnessAssessment;FormalMethods;InternationalStandards;SafetyVerification一、引言1.1标准立项背景近年来，深度学习技术取得了突破性进展，神经网络模型在图像识别、自然语言处理、智能控制等众多领域展现出超越传统方法的性能表现。然而，研究表明，神经网络普遍存在对抗性脆弱问题——在输入数据中添加人类难以察觉的微小扰动，即可能导致模型产生完全错误的输出结果。这一安全性缺陷严重制约了AI技术在航空航天、自动驾驶、医疗诊断、核能控制等安全攸关领域的规模化应用。面对上述挑战，如何对神经网络的鲁棒性进行系统性、标准化的评估，已成为国际AI治理与标准化工作的迫切需求。传统基于有限测试样本的鲁棒性评估方法存在根本性局限：其一，测试数据无法覆盖输入空间中所有可能的扰动情形；其二，经验性评估方法难以提供可证明的数学保证。形式方法（FormalMethods）通过数学逻辑推理与穷举性验证，能够为神经网络在特定输入范围内的行为提供严格的保证，从根本上弥补了传统方法的不足。1.2标准编制历程ISO/IEC24029系列标准由国际标准化组织与国际电工委员会联合成立的人工智能标准化技术委员会（ISO/IECJTC1/SC42）负责制定。该技术委员会成立于2017年，专门致力于人工智能领域的国际标准化工作，其工作范围涵盖基础标准、可信性标准、数据质量标准、应用指南等多个方面。ISO/IEC24029-2:2023是该系列标准的第二部分。第一部分（ISO/IEC24029-1:2021）主要定义了神经网络鲁棒性的基本概念与通用评估框架；第二部分则聚焦于形式方法在鲁棒性评估中的具体应用方法论。标准的编制工作经历了多轮国际研讨与专家评审，充分汇聚了来自学术界、工业界和监管机构的多方意见，最终于2023年8月正式发布。1.3标准定位与意义ISO/IEC24029-2:2023定位于为神经网络鲁棒性评估提供形式化验证的方法学指导。该标准不限定具体的实现工具或算法，而是从方法论层面规定了形式方法应用的过程框架、技术路径与结果表达方式，具有良好的通用性和可扩展性。标准的发布实施，标志着神经网络安全性评估从经验驱动向证明驱动的范式转变，为AI系统的安全认证与合规评估奠定了重要基础。二、标准核心技术内容2.1标准适用范围与基本框架ISO/IEC24029-2:2023适用于采用形式方法对神经网络鲁棒性进行评估的场景，覆盖从问题定义、模型抽象、性质规约、验证执行到结果解释的完整工作流程。标准的核心框架围绕以下关键环节展开：性质规约（PropertySpecification）：标准要求将鲁棒性需求形式化为可在数学上精确验证的规范性质。在鲁棒性评估中，典型的性质规约包括局部鲁棒性（即在特定输入邻域内模型输出保持一致）、全局鲁棒性（即在全部输入空间内模型满足特定约束）以及安全性性质（即模型输出不得落入预定义的危险区域）。标准规定性质规约必须清晰定义输入扰动范围、输出约束条件以及度量方式，确保验证目标的可判定性。系统建模（SystemModeling）：由于神经网络通常以浮点运算的数值形式存在，而形式验证工具通常基于实数算术或有限精度算术进行推理，因此需要对网络模型进行适当的抽象与转换。标准引入了若干建模技术，包括将神经网络的激活函数（如ReLU、Sigmoid、tanh）进行分段线性近似、将浮点操作转换为实数操作、以及对网络结构进行等价变换等。标准强调建模过程应在精度损失与计算可行性之间取得平衡。验证方法与工具选择（VerificationMethodsandToolSelection）：标准全面梳理了当前主流的神经网络形式验证方法，并针对方法选择提供指导性建议。这些方法主要包括：-可满足性模理论（SMT）求解方法：将神经网络的性质验证问题编码为一阶逻辑公式，利用SMT求解器判定其可满足性。该方法适用于中小规模网络，能够提供精确的验证结果。-混合整数线性规划（MILP）方法：将神经网络的前向传播过程编码为混合整数线性规划问题，通过求解优化问题来验证鲁棒性性质。该方法在处理ReLU激活函数网络时具有较好的效率。-抽象解释（AbstractInterpretation）方法：通过将网络的精确语义抽象为区间、多面体或星形域等抽象域，在抽象域上执行网络的前向传播，从而在可接受的计算开销内获得鲁棒性性质的近似保证。-可达性分析（ReachabilityAnalysis）方法：以集合形式计算在给定输入扰动范围内所有可能的输出集合，进而判断输出集合是否满足预定义的安全性约束。-Lipschitzian方法：利用Lipschitz常数估计网络输出的变化界限，从而为鲁棒性提供全局性保证。2.2鲁棒性评估的形式化指标标准系统定义了用于鲁棒性评估的形式化指标体系，为不同场景下的鲁棒性度量提供了统一参考框架。这些指标从不同维度刻画神经网络的鲁棒性特性：-最小对抗扰动距离：定义为使网络输出发生错误分类的最小输入扰动幅度，是衡量局部鲁棒性的核心指标。数值越大表明网络鲁棒性越强。-鲁棒性半径：在指定范数空间（如L∞、L2、L1范数）下，保证网络输出不变的最大输入扰动范围。该指标通过形式化验证获得精确值，而非经验估计。-全局鲁棒性度（全局稳健性指标）：综合衡量网络在整个输入空间内的鲁棒性表现，用于评估模型的整体安全性水平。-置信度稳定性：在网络面对扰动输入时，输出概率分布的变化幅度约束，反映模型输出的可靠性。标准明确规定，上述指标的计算应基于严格的形式化推导而非统计采样，从而保证评估结果的确定性与可重复性。同时，标准也指出在实际工程实践中，形式化指标可与其他鲁棒性评估指标（如经验鲁棒性指标）相互补充，共同构成多维度的鲁棒性评估体系。2.3验证结果表达与不确定性管理形式验证的结果通常以“满足”（即性质成立）或“违反”（即存在反例）的二元形式呈现。然而，在实际应用中，由于模型抽象、数值精度和计算资源等因素的限制，验证结果可能存在不确定性或部分验证的情况。为此，标准建立了验证结果的分级表达机制：-完全验证：在规定的输入范围内，性质得到了严格的数学证明。-有界验证：在限定的输入子空间或扰动边界内，性质得到验证，超出该范围的情况未作保证。-近似验证：在满足特定精度约束的前提下，性质得到近似满足的判定，并附带精度损失的分析说明。-验证失败：验证过程中发现了违反性质的输入示例（反例），此时应输出反例的具体信息以支持后续的模型改进。三、标准实施核心挑战与应对3.1技术挑战形式方法在神经网络鲁棒性评估中的工程化应用仍面临多项技术挑战，标准从方法论层面进行了系统审视：可扩展性问题：当前主流的形式验证方法在应对深层大规模神经网络时普遍面临计算复杂度指数增长的困境。随着网络层数增加和神经元数量扩大，验证所需的时间与内存开销急剧上升，成为制约形式方法实用化的首要瓶颈。针对这一问题，标准鼓励将完整验证分解为若干子问题的策略，通过模块化验证降低整体复杂度。激活函数的非线性挑战：神经网络的激活函数（特别是ReLU族函数）引入了强非线性特性，导致验证问题的数学处理难度显著增加。标准建议在建模阶段适当采用线性近似或分区线性化技术，在精度可控的前提下将非线性问题转化为可处理的线性规划问题。数值精度与浮点误差：实际神经网络部署中采用浮点运算，而绝大多数验证算法基于实数语义，两者之间存在精度差。这种差异可能导致验证结果与实际行为不一致。标准要求验证过程应显式考虑数值精度的影响，必要时采用浮点感知的验证方法或进行误差界分析。验证结果的可解释性：当验证失败时，形式方法输出的反例往往以抽象的数学形式呈现，难以直接指导工程人员进行模型修正。标准建议验证工具应配套反例可视化与诊断分析功能，提高验证结果的可操作性与可解释性。3.2标准化与工程实践的衔接标准在保持方法论前沿性的同时，高度重视与工程实践的衔接。在标准编制过程中，工作组调研了航空电子、自动驾驶、工业控制等多个安全攸关领域的实际需求，确保标准的可操作性。标准引入了工具验证与基准测试的要求，鼓励验证工具的开发者提供系统化的工具验证说明与性能基准数据。此外，标准还提供了规范性附录与资料性附录，前者规定了方法选择的决策流程，后者给出了典型用例的实践指南，以降低标准落地应用的技术门槛。四、主要起草单位介绍4.1法国国家信息与自动化研究所（INRIA）ISO/IEC24029-2:2023的核心起草工作由法国国家信息与自动化研究所（InstitutNationaldeRechercheenInformatiqueetenAutomatique，简称INRIA）主导完成。作为该标准的主要起草单位之一，INRIA在标准技术框架设计、形式验证方法遴选、术语定义等关键环节发挥了核心作用。INRIA是法国唯一专门从事数学与计算机科学领域基础研究和应用研究的国家公立科研机构，成立于1967年，隶属于法国高等教育、研究与创新部。该研究所在全球计算机科学与信息技术领域享有崇高学术声誉，在形式化方法、程序验证、自动推理、并发系统分析等方向拥有六十余年的深厚积累。在人工智能安全领域，INRIA的研究工作具有显著的先发优势和学术引领性。其下设的多个研究团队长期从事神经网络形式化验证的基础理论与工具开发工作，研究成果涵盖抽象解释框架在神经网络验证中的系统化应用、SMT求解技术在深层网络性质验证中的优化策略、以及面向工业级网络的鲁棒性验证工具链构建等前沿方向。INRIA开发的若干验证工具已被欧洲航空航天、汽车电子等行业采用，为安全攸关AI系统的认证提供了可靠的技术支撑。在ISO/IEC24029-2:2023的编制过程中，INRIA组建了由形式化方法专家、机器学习专家和标准化专业人士组成的跨学科工作组，深度参与了标准框架的顶层设计、核心术语的界定、方法分类体系的确立、验证流程的规范化表达以及典型案例的编制验证等工作。INRIA利用其在国际学术界的广泛影响力，积极协调了来自欧洲、北美、亚太等地区的多方技术力量，有效推动了各利益相关方在技术路线上的共识凝聚。除INRIA外，该标准的制定还得到了来自德国、美国、日本、中国等国家的标准化机构、科研院校和企业代表的支持与参与，充分体现了国际标准制定过程中的全球协作精神。各参与方贡献了各自的专业知识和实践经验，在充分考虑各国技术发展水平差异与应用需求多样性的基础上，共同打造了这一具有广泛适用性的国际标准。五、标准实施价值与应用前景5.1对AI产业的赋能作用在企业层面，标准为AI系统开发方提供了系统化的鲁棒性评估方法论，使企业能够在产品设计和开发阶段有效识别和消除潜在的安全隐患，降低部署风险。遵循该标准开展评估，有助于企业建立差异化的安全竞争优势，提升产品的市场信任度。在监管层面，标准为AI系统的安全合规评估提供了技术依据。伴随着欧盟《人工智能法案》等监管法规的陆续落地，对高风险AI系统的鲁棒性提出明确的法律合规要求，该标准能够为监管机构和企业提供可操作的技术工具，有效衔接法律规范与技术实施之间的空白地带。在技术层面，标准对形式验证工具的互操作性提出了规范化要求，有利于促进验证工具市场的成熟与生态的完善，降低工具使用与集成的成本，推动形式化验证技术从学术研究走向更广阔的工业实践。5.2与AI治理体系的融合从更宏观的视角看，ISO/IEC24029-2:2023是国际AI治理技术体系的重要组成部分。AI治理的核心目标之一是确保AI系统的安全性、可信性和可问责性，而鲁棒性评估正是实现上述目标的关键技术环节。通过提供可证明、可重复、可审计的鲁棒性评估方法，该标准为AI系统的全生命周期安全管理提供了技术支撑，促进了AI治理从原则性宣示向技术性落地的演进。标准所倡导的"性质规约-系统建模-验证执行-结果解释"的方法论框架，不仅适用于鲁棒性评估本身，也为AI系统其他可信属性的标准化验证提供了方法论参考，具有广泛的推广价值。六、结论与展望ISO/IEC24029-2:2023标准的正式发布是国际人工智能标准化进程中的重要里程碑。作为全球首项专门规范形式方法在神经网络鲁棒性评估中应用的国际标准，它系统回答了"如何以可证明的方式评估神经网络鲁棒性"这一核心问题，填补了该领域的国际标准空白，为AI系统的可信性评估提供了严格而实用的方法论框架。从技术演进的角度看，该标准的发布也将进一步激发形式验证方法在AI安全领域的技术创新。近年来，随着符号验证与概率推理的融合探索、抽象域理论与深度学习理论的交叉渗透、以及大模型时代验证效率瓶颈的持续攻关，形式化验证方法正加速走向成熟。未来，ISO/IEC24029-2:2023有望在下述方向持续深化：面向大模型的轻量化验证技术突破、验证结果可信度的量化评估方法、以及多属性联合验证的技术规范整合。在产业应用层面，标准化工作与工程实践的良性互动将持续