TTAF 386-2026 预训练图像识别类AI模型攻击防御能力测试方法

预训练图像识别类Al模型攻击防御能力2026-10-19实施版权声明I前言 1范围 12规范性引用文件 13术语和定义 14缩略语 2 26数据投毒攻击防御能力测试方法 27对抗攻击防御能力测试方法 5参考文献 9起草。1预训练图像识别类AI模型攻击防御能力测试方法图像识别类AI模型imagerecognitionAlmodel对抗性攻击adversarialattack响模型的预测准确性。36.2数据集d)数据质量：应确保图像质量高，没有模糊或噪声，且应确保所有图像的标签准确无误。g)随机性：测试集中的样本应随机选择，避免偏见。h)重复性：同一测试集宜多次重复使用，确保测试结果的一致性和可靠性。2)对抗样本：添加经过对抗攻击生成的样本，这些样本在视觉上与正常样本相似，但经过微3)大量投毒：投毒数据占训练数据集的比例处于高水平区间，建议大于10%,用于测试模型注1:投毒数据比例的设置参考了现有数据投毒攻击相关研究成果及工程实践经验。已有研究表明，在1%-5%的低比例投毒条件下，模型性能已可能受到显著影响；5%-10%的中等比例常用于评估模型在更强攻击场景下的鲁棒性；更高比例投毒则用于模拟极端攻击条件。实际测试中，可根据模型结构、任务类型及攻击算法特性等进行合理调整。1)随机选择：随机选择部分样本进行投毒，评估模型对随机攻击的防御能力；2)有针对性选择：选择特定类别或特定特征的样本进行投毒，评估模型在特定攻击下的防御d)投毒强度。3)重度投毒：投毒样本的像素扰动幅度显著,与正常样本的特征差异明显，甚至出现特征畸注2:投毒强度通常基于像素归一化后的扰动幅度经验选取，如每个像素的扰动强度∈。实际测试中，可根据模型结构、数据预处理方式及攻击算法特性等进行合理调整。52)投毒数据训练：将投毒数据混入训练数据集中进行训练，记录模型在投毒数据存在下的性准备数据模型训练测试与评估结束评测总结报告指标计算7.1评估指标样本修改幅度是指攻击者为误导或欺骗人工智能模型，使其产生错误预测或决策，而对原始数据样本实施修改的程度。该指标是评估人工智能模型对抗攻击防御能力的重要参考指标之一，可用于衡量模型在不同攻击强度下的鲁棒性。若攻击者仅需对样本进行较小幅度的修改即可使模型预测错误，说明模型对轻微扰动较为敏感，防御能力相对较弱；若攻击者需要进行较大幅度的修改才能实现攻击目标，则说明模型在相应攻击条件下具有较强的鲁棒性。7设计对抗攻击分析结果评估模型响应实施攻击生成对抗样本adversaries[J].IEEETransactionsonInformationForensicsandforDeepLearningModelsonImageClassificatclassification[C]//proceedingsoftheIEEE/CVFconfrecognition.2020:321-331.rmachines[C]//Proceedingsofthe29thInternationalConferenceonMachineLearning,ICML2012.ArXive-prints,2012:1807-1814.Advancesinneuralinformationprocessing