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申请/专利权人：数据空间研究院
摘要：本发明公开了一种面向通用业务场景的人工智能模型安全性自动化评测方法，包括S1、用户提交被评测人工智能模型，以及指定训练被评测人工智能模型的原始数据集；S2、在对被评测人工智能模型进行白盒评测时，通过改进FGSM算法对原始数据集中的每个输入样本生成对应的对抗样本,构成对抗数据集；S3、调用被评测人工智能模型的接口对原始数据集进行预测；S4、在黑盒评测时，用户除需选择其他被评测人工智能模型在白盒评测过程中生成的对抗数据集外，其余过程均和白盒评测时一致；S5、最终得到对被评测人工智能模型的评测得分集合；S6、得到被评测人工智能模型的最终评分。本发明能够全面反映模型在不同攻击场景下的性能，提供客观和准确的评测结果。
主权项：1.一种面向通用业务场景的人工智能模型安全性自动化评测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、开始评测前，用户提交被评测人工智能模型，以及指定训练被评测人工智能模型的原始数据集，并对被评测人工智能模型进行白盒评测或黑盒评测；S2、在对被评测人工智能模型进行白盒评测时，通过改进FGSM算法对原始数据集中的每个输入样本生成对应的对抗样本,构成对抗数据集；S3、在白盒评测时，调用被评测人工智能模型的接口对原始数据集进行预测，记录被评测人工智能模型对每个原始输入样本的预测结果，调用被评测人工智能模型接口对对抗数据集进行预测，记录模型对每个对抗输入样本的预测结果，输出对原始数据集和对抗数据集的预测结果以json格式保存到文件中；S4、在黑盒评测时，用户除需选择其他被评测人工智能模型在白盒评测过程中生成的对抗数据集外，其余过程均和白盒评测时一致；S5、以S3和S4预测结果json文件为输入，采用多个评测算法依次对预测结果json文件进行分析，得到对应评测算法对被评测人工智能模型的具体得分，最终得到对被评测人工智能模型的评测得分集合Score： ；S6、对评测得分集合进行归一化处理，得到被评测人工智能模型的最终评分。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 数据空间研究院 面向通用业务场景的人工智能模型安全性自动化评测方法
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