ISO/IEC TR 24029-2:2023 人工智能神经网络鲁棒性评估管理体系

神经网络鲁棒性评估的形式化方法

1. 标准定位与目标
ISO/IEC TR 24029-2:2023隶属于人工智能神经网络鲁棒性评估系列标准，旨在通过数学与逻辑工具（即形式化方法），量化分析神经网络在不同输入条件下的性能稳定性。其核心目标包括：

• 精确验证：确保神经网络在预设输入范围内满足特定安全属性（如输出误差边界、抗噪声能力等）。
• 风险识别：揭示网络对输入扰动、对抗攻击及环境变化的敏感性，为优化模型架构提供依据。
• 标准化流程：统一评估术语、流程与指标，提升行业评估结果的可比性与可重复性。

2. 形式化方法的应用框架
该标准提出了一套基于形式化方法的评估流程，具体包括以下关键步骤：

（1）模型抽象化：将神经网络转换为数学表示（如张量运算图、逻辑约束模型），确保其行为可被数学工具精确描述。
（2）属性定义：明确需验证的鲁棒性属性（如输入扰动下输出偏差不超过阈值），并通过逻辑公式或不等式表达。
（3）形式化验证：利用自动定理证明、符号执行等工具，验证网络在所有可能输入下是否满足预设属性。
（4）敏感性分析：量化输入参数变化对输出的影响，识别高风险输入区域及脆弱节点。
（5）结果报告：生成包含验证结论、风险等级及改进建议的标准化评估报告。

3. 关键技术指标与工具支持
标准中明确列举了评估过程中需关注的指标，包括：

误差容限：网络在噪声干扰下的大允许输出偏差。
覆盖完整性：形式化验证对输入空间的覆盖程度。
计算复杂度：验证过程的时间与资源消耗效率。
同时，标准推荐使用如线性规划求解器、符号神经网络验证工具（如Marabou、NeVer）等专业工具，并强调评估团队需具备数学建模、编程及形式化逻辑分析能力。

1.合规性支撑
该标准与欧盟《人工智能法案》、美国NIST AI风险管理框架等法规形成呼应，帮助企业满足“高风险AI系统”的合规要求，降低法律风险。

2.技术优化方向
指导开发人员构建具备内生安全性的AI模型
为第三方测评机构提供可复现的基准测试方案
推动对抗性机器学习（Adversarial ML）研究从学术向产业落地转化

3.典型应用场景
自动驾驶：对抗性路标识别测试，确保视觉模型抗干扰能力
医疗影像：X光片对抗样本检测，防止误诊导致的临床风险
金融科技：欺诈交易模式防御，提升风控模型反欺骗性能

4.适用范围
该标准适用于各种类型的神经网络架构和输入数据类型，包括但不限于分段线性神经网络、二值化神经网络、循环神经网络和变换器神经网络。它涵盖了神经网络鲁棒性评估的多个方面，如稳定性、敏感性、相关性和可达性等属性的定义和评估标准。        

1.当前挑战
动态攻击技术的快速演进超出标准更新频率
多模态AI系统的跨模态攻击检测尚未完全覆盖
防御措施与模型效率的平衡难题

2.标准演进方向
ISO/IEC已启动TR 24029-2向国际标准（IS）的升级工作，预计新增：
针对生成式AI（如GPT、扩散模型）的对抗性评估方法
联邦学习场景下的分布式攻击防御指南
量子机器学习模型的鲁棒性测试规范

ISO/IEC TR 24029-2通过系统化的方法论，为AI系统抵御对抗性攻击构建了可量化的防护体系。对于企业而言，遵循该标准不仅是技术优化的选择，更是应对全球AI监管趋严的必然要求。建议组织结合ISO/IEC 23894风险管理流程，将稳健性评估嵌入AI全生命周期管理，以实现技术创新与安全可信的协同发展。

ISO/IEC TR 24029-2:2023 是一份关于使用形式化方法评估神经网络鲁棒性的技术报告，并非认证标准，因此不存在“办理流程”这一概念。不过，如果需要参考类似标准的办理流程，可以参考以下通用步骤：
通用办理流程

1. 申请准备
• 自我评估：对照标准要求进行自我评估，识别体系或项目存在的缺陷和不足。
• 选择认证机构：选择合适的认证机构，了解其认证流程和要求。

2. 提交申请
• 填写申请表：提交认证申请书，包括组织的基本信息、申请认证的范围等。
• 提供相关资料：如产品资料、项目文件、体系运行记录等。

3. 审核与认证
• 文件审查：认证机构对提交的文件进行审查，确认其是否符合标准要求。
• 现场审核：认证机构对组织进行现场审核，包括体系运行的实际情况、文件的符合性等。
• 不符合项整改：针对审核中发现的不符合项，组织应在规定时间内进行整改并提交整改报告。
• 审核决定：认证机构根据审核结果和整改情况作出认证决定。

4. 证书颁发
• 颁发证书：认证机构向组织颁发相关证书，证书有效期通常为三年。

需要注意的是，ISO/IEC TR 24029-2:2023 本身并不涉及认证，而是提供评估方法和指导。如果需要获取该标准的具体内容，建议通过正规渠道购买标准文本。