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安全关键领域的广泛应用，神经网络系统的鲁棒性评估已成为确保其可靠性与可信度的核心议题。形式化方法作为一类基于数学逻辑的严格验证技术，能够为神经网络鲁棒性提供可证明的定量保证，弥补传统经验性测试方法的固有局限性。本报告围绕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》标准，系统阐述了该标准的立项背景、技术内容框架、核心方法体系与应用实施路径。报告梳理了神经网络鲁棒性评估面临的挑战，剖析了形式化方法在鲁棒性验证中的优势与适用边界，并对标准中规定的评估流程、技术选型准则及结果表达方式进行了详细解读。进一步地，报告对该标准的主要修订单位之一——中国电子技术标准化研究院在标准研制中的技术贡献进行了介绍，最后从技术演进、标准协同与产业应用三个维度对形式化鲁棒性评估的发展前景进行了展望。本报告旨在为人工智能标准化工作者、算法研发人员及安全评估从业人员提供系统性参考。关键词：人工智能；神经网络；鲁棒性评估；形式化方法；ISO/IEC24029；标准研制；安全关键系统Keywords:ArtificialIntelligence;NeuralNetworks;RobustnessAssessment;FormalMethods;ISO/IEC24029;StandardsDevelopment;Safety-CriticalSystems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在自动驾驶、智慧医疗、工业控制、金融风控和公共安全等安全关键领域得到了广泛应用。然而，神经网络的“黑箱”特性及其对输入数据扰动的高度敏感性，使得其在面对对抗性攻击、环境噪声和数据分布偏移时可能产生严重的安全隐患。研究表明，对图像施加人眼不可察觉的微小扰动即可导致高精度分类器产生错误判断，这一现象被广泛称为“对抗样本”问题。鲁棒性——即系统在异常输入或扰动条件下维持正确性能的能力——因此成为评估神经网络在安全关键场景中是否值得信赖的核心指标之一。然而，鲁棒性本身是一个多维度概念，涉及扰动幅度的界定、攻击策略的假设、度量指标的选择等多种因素。不同类型的鲁棒性评估方法在理论基础、覆盖范围和结果可信度方面存在显著差异，亟需形成统一的国际标准以指导相关评估实践。1.2标准体系概述针对上述需求，国际标准化组织（ISO）与国际电工委员会（IEC）联合组建的第42联合技术委员会（JTC1）启动了ISO/IEC24029系列标准的编制工作。该系列标准聚焦于人工神经网络鲁棒性的系统化评估，总体框架包括：-ISO/IEC24029-1：概述与一般性方法论，确立了鲁棒性评估的基本概念框架与总体流程；-ISO/IEC24029-2（即本报告所涉标准）：形式方法的使用方法，重点规范了利用形式化方法开展神经网络鲁棒性验证的技术路径；-ISO/IEC24029-3：面向统计方法的评估指南，涵盖了基于随机测试与统计推断的评估手段。该系列标准相互衔接、互为补充，共同构建了覆盖不同评估范式的多层次标准体系。1.3形式化方法的必要性传统的鲁棒性评估手段主要依赖于经验性测试方法，如随机噪声注入、对抗攻击模拟和交叉验证等。这些方法虽然实施简便、适用范围广，但其共同的根本性局限在于无法提供穷尽性保证——测试样例的有限性意味着评估结论仅对被测试的输入空间子集有效，无法排除未覆盖区域中潜在鲁棒性失效的可能。形式化方法（FormalMethods）以数学逻辑为基础，通过穷举推理或满足性判定等技术手段，对神经网络的输出行为进行严密证明或系统性探索，能够提供具有数学保证的鲁棒性结论。然而，形式化技术的引入也伴随着可扩展性瓶颈、模型抽象能力要求、参数调优困难等新的挑战。如何在具体评估任务中恰当地选择形式化技术、合理配置参数并正确解读验证结果，构成了标准化亟需回应的实践需求。二、标准立项背景及研制历程2.1研制工作的启动与组织ISO/IEC24029-2:2023标准的确立经历了一个严谨而深入的多阶段研制过程，这一过程由ISO/IECJTC1下属的SC42（人工智能分技术委员会）主导推进。SC42作为国际人工智能标准化工作的核心组织机构，其工作范围涵盖人工智能基础标准、可信赖性标准、数据质量标准及计算系统标准等多个关键方向，致力于在全球范围内协调和统一人工智能相关标准规范的制定。在ISO/IEC24029标准的研制进程中，SC42专门建立了第WG3工作组，该工作组的核心职责即聚焦于“可信赖性计算系统”相关标准的研究与编制。WG3围绕人工智能系统的可信赖性保障，系统性地开展鲁棒性评估、可解释性要求和治理框架等方向的标准化工作。ISO/IEC24029-2标准正是在WG3的组织协调下，由来自中国、美国、英国、德国、日本、韩国等多个国家的标准化专家与技术代表共同参与研制，经过多轮草案讨论、技术评审、意见征询和投票表决等环节，最终于2023年8月正式发布。2.2标准制定的需求驱动该标准的制定受到了多重需求的驱动。首先，在产业层面，自动驾驶、航空航天、医疗器械等安全关键领域的监管机构和企业日益认识到，仅依靠测试驱动的鲁棒性评估难以满足高可靠性要求，迫切需要具有数学严格性的验证方法作为补充。其次，在技术层面，随着可满足性模理论（SMT）求解器性能的提升和抽象解释技术的进步，形式化验证在中等规模神经网络上的应用已经成为可能，但尚缺乏统一的实践指导。第三，在标准化层面，各研究机构和企业采用的形式化验证流程存在较大差异，评估结果的比较和互认缺乏共同基础，亟需以国际标准为纽带实现方法论层面的协调一致。2.3研制过程中的核心议题在标准研制过程中，专家们围绕以下关键议题进行了深入讨论：1.鲁棒性定义的形式化表述：如何在数学上精确刻画鲁棒性属性，使其既能够反映工程实践关切又能够适配形式化验证的技术框架；2.技术适用性边界：不同类别的形式化方法（如完整验证、近似验证、可达性分析等）在计算复杂度、可扩展性和结果精度方面的差异，如何在标准中加以明晰和规范；3.评估结果的可比性：如何规定统一的评估指标、度量方式和结果记录格式，使不同机构实施的评估结果具有可比性和可复用性；4.与其他标准规范的衔接：如何与ISO/IEC24029-1概述相衔接，并为第3部分统计方法预留接口，确保系列标准的整体一致性。经过多轮技术论证与修订完善，标准最终形成了以形式化评估实施流程为主线、以技术选型准则和结果表达规范为支撑的框架体系。三、标准主要内容与技术架构3.1标准的适用范围与定位ISO/IEC24029-2:2023标准适用于基于人工神经网络的各类机器学习系统的鲁棒性评估活动，重点关注利用形式化方法实现神经网络对于输入扰动鲁棒性表现的可证明性验证。该标准所涉及的“形式化方法”包括但不限于完整验证技术（completeverification）、近似验证技术（incompleteverification）、可达性分析（reachabilityanalysis）以及抽象解释（abstractinterpretation）等理论工具。标准明确定位于对评估过程的规范化引导，而非对评估结果的数量指标设定。换言之，该标准并不规定某一具体神经网络必须达到何种鲁棒性阈值，而是提供了一套通用的方法论框架，使得评估人员能够基于应用场景和安全需求，选择合适的形式化技术组合并规范地实施评估。3.2形式化评估的核心流程遵循该标准的规定，利用形式化方法开展神经网络鲁棒性评估应遵循系统化的六步骤流程：第一步：评估目标定义。评估团队需明确系统的应用场景、安全需求和关键性能指标，在此基顾上确定待评估神经网络的输入空间范围、扰动模型（如L∞范数约束的扰动集）以及鲁棒性属性的形式化陈述。第二步：模型预处理。由于神经网络的非线性激活函数（如ReLU、Sigmoid等）对形式化推理的适配性不同，标准要求评估人员根据所选形式化工具的要求对网络进行必要的预处理，包括网络结构的量化表示、激活函数的线性化或分段线性化逼近、权重参数的精度规范化等。第三步：形式化方法选型。标准在第6章中提供了形式化方法选型的系统化指导框架。该方法框架从鲁棒性属性类型、网络规模、精度要求、计算资源以及时间约束等维度出发，将候选形式化方法分为完整验证方法（能够对给定属性给出确定判定）、近似验证方法（在计算效率与完备性之间取得折中）和统计性形式化方法（利用采样与概率推理近似形式化保证）三类，并给出了各类方法的适用条件和选择准则。第四步：验证实施。评估人员依据所选方法的技术规范，将网络属性编码为相应的验证查询（verificationquery），调用形式化验证工具（如基于SMT的求解器、基于线性规划的验证器、基于抽象解释的分析器）实施验证计算。标准要求验证过程应记录充分的技术元数据，包括工具版本、求解器配置、超参数设定、计算耗时等，以确保结果的可追溯性。第五步：结果分析与解释。验证完成后，评估人员需对输出结果进行系统化分析。当验证结果表明网络在给定扰动范围内满足鲁棒性属性时，可以得出具有数学保证的结论；当验证结果否定了鲁棒性时，验证工具通常能够提供对抗性样本作为反例证据，评估团队应将该样本记录并纳入后续改进依据；当验证因计算资源限制而无法收敛时，应如实记录该局限性。第六步：评估报告编制。标准规定评估报告至少应包含：评估目标与属性的形式化定义、神经网络架构与参数信息、所采用的形式化方法与工具描述、验证结果的完整记录、评估结论的适用边界与不确定性分析，以及针对不满足鲁棒性要求情形下的改进建议。3.3关键技术支持标准的技术内容还涵盖了以下关键技术的使用指导：-可满足性模理论（SMT）编码：如何将神经网络的鲁棒性属性编码为SMT求解器可处理的逻辑公式体系；-混合整数线性规划（MILP）：适用于分段线性激活函数网络的形式化验证建模方法；-抽象解释域的选择：如区间抽象域、多面体抽象域等在计算精度与效率之间的折中策略；-反例的可视化与分析：对验证工具提供的反例输入进行可视化呈现和影响分析的技术路径。四、标准的意义与应用价值4.1产业应用价值ISO/IEC24029-2标准的发布与应用为产业界提供了以下重要价值：其一，提升安全关键系统的可信度。在自动驾驶、医疗辅助诊断、电网调度等高安全性要求场景中，形式化鲁棒性验证使得开发团队能够向监管机构、用户和第三方评估机构提供具有数学保证的安全性证据，显著增强了系统的信任度。其二，节约评估成本。相较于大规模经验性测试带来的计算资源和时间消耗，形式化验证在特定评估目标下能够以更高的效率提供更严格的保证。标准对方法选型的规范化指导有效降低了试错成本和技术选择的盲目性。其三，促进工具链发展。标准的发布为形式化验证工具开发者提供了明确的功能需求和接口规范，促进了工具之间的互操作性和竞争性发展。4.2对标准化生态系统的贡献作为ISO/IEC24029系列标准的重要组成部分，该标准与第1部分“概述”和第3部分“统计方法”形成了互补的技术谱系。形式化方法与统计方法各有其适用的场景——前者强调保证的绝对性但受限于可扩展性，后者强调灵活性和大数据适应性但缺乏穷尽性——两者结合能够构建更为完整的鲁棒性评估体系。标准体系的层次化结构也为各行业制定基于场景的标准实施指南留有充分空间。4.3面临的挑战与发展空间尽管形式化方法在鲁棒性验证方面展现出独特优势，但其在产业实践中的推广仍面临若干挑战：-可扩展性局限：当前形式化验证技术在处理超大规模深度神经网络（如千层级Transformer架构）时仍面临严重的计算瓶颈；-扰动模型的简化：大多数形式化方法局限于基于范数约束的扰动集定义，对于更复杂的语义级扰动（如光照变化、遮挡、风格迁移等）建模支持不足；-工具链成熟度：现有的形式化验证工具在可用性、稳定性和文档完善度方面与传统测试工具相比仍有差距。这些挑战也为标准的未来修订和技术演进指明了方向。可以预见，随着验证算法的优化、专用硬件加速器的出现以及标准化社区的持续推动，形式化鲁棒性评估的适用范围和实用效率将不断提升。五、主要参与编制单位介绍中国电子技术标准化研究院（ChinaElectronicsStandardizationInstitute，简称CESI）是ISO/IEC24029-2标准研制过程中的核心参与单位之一，在标准的技术内容构建和国际化推进中发挥了重要作用。5.1机构概况中国电子技术标准化研究院创建于1963年，是工业和信息化部直属事业单位，也是中国电子信息技术领域国家标准制定的权威机构。该院长期从事电子信息技术领域的标准化研究、标准制定、试验验证和合格评定工作，在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）的组建和运行中承担秘书处工作，负责组织协调全国人工智能领域的标准研究和制修订。5.2在标准研制中的具体贡献在ISO/IEC24029-2:2023的研制过程中，CESI的专家团队主要从以下方面做出了实质性贡献：（一）标准框架设计。CESI联合其他成员国专家团队，深度参与了标准整体框架的论证与设计工作，在评估流程的建立、鲁棒性属性定义结构的规范等方面提供了系统性技术方案，保障了标准在方法论层面的一致性和完整性。（二）形式化方法分类体系的研究。CESI组织国内学术界和产业界专家，系统梳理了各类形式化验证技术的理论基础和适用边界，为标准中形式化方法分类框架和技术选型准则的建立提供了实证支持。相关研究涵盖了从符号执行、SMT求解到抽象解释等主要技术路线。（三）典型应用案例的实验验证。CESI依托其在检测认证领域的技术积累和实验环境，组织开展了多项基于标准草案的验证实验，在图像分类网络、自然语言处理模型等多种类型的神经网络上检验了标准所规定的评估流程的可操作性和有效性，为草案中技术参数的合理性提供了实证依据。（四）国际沟通与协调。在标准推进的各个阶段，CESI专家积极承担技术编辑、意见汇总和分歧协调等工作，在解决各国专家间的技术分歧、推进标准共识达成方面发挥了建设性作用，推动形成了具有广泛国际认可度的最终标准文本。5.3机构的长远布局CESI在参与该标准研制的过程中，同步推动了国内相关标准化工作的开展。近年来，在CESI的组织协调下，全国信息技术标准化技术委员会人工智能分技术委员会陆续启动了人工智能可信赖性方面的多项国家标准研制工作，逐步构建起与国际标准化体系协同配套的中国人工智能标准化体系。六、结论与展望ISO/IEC24029-2:2023标准的发布标志着神经网络鲁棒性评估从经验驱动走向数学保证的重要转折。作为国际上首项针对神经网络形式化鲁棒性验证方法进行系统性规范的正式标准，该标准为安全关键领域人工智能系统的可信赖性评估提供了权威的方法论依据，也为人工智能治理中鲁棒性监管要求的落地提供了技术支撑。展望未来，形式化鲁棒性评估领域的发展将呈现以下趋势：在技术层面，验证算法的效率将随着贝叶斯优化、分支定界策略改进以及专用集成电路（如验证加速芯片）的发展而不断提升，形式化方法有望覆盖更大规模的神经网络和应用场景。同时，形式化验证与其他验证手段（如模糊测试、差分隐私分析、运行时监控）的交叉融合将为构建全面的鲁棒性保障体系提供更丰富的技术选择。在标准层面，ISO/IEC24029系列标准的持续完善将与其他人工智能标准（如ISO/IEC23894风险管理、ISO/IEC42001管理体系、ISO/IEC25059质量评估等）形成更加紧密的联动，共同构建人工智能系统可信赖性的综合标准生态系统。在产业层面，随着监管框架的逐步明确（如欧盟《人工智能法案》对高风险AI系统提出的鲁棒性要求），形式化鲁棒性验证将逐步从学术研究走向工程实践，成为人工智能系统全生命周期安全保障体系中的有机组成部分。中国电子技术标准化研究院将继续深入参与该领域的国际标准化工作，积极推动国内人工智能鲁棒性评估标准体系的建立与完善，在促进人工智能产业健康有序发展的进程中持续贡献标准化力量。参考文献[1]ISO/IEC24029-2:2023,Artificialintelligence(AI)-Assessmentoftherobustnessofneuralnetworks