TCFEII 0015.4-2023 内容安全检测人工智能系统鲁棒性测评规范 第4部分：音频

摘要：本文件规定了音频内容安全检测人工智能系统鲁棒性的测评要求、测评方法及测评流程。本文件适用于音频内容安全检测相关的人工智能系统的研发、测试和评估。
Title：Evaluation Specification for Robustness of Artificial Intelligence Systems for Audio Content Security Detection - Part 4: Audio
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在TCFEII 0015.4-2023《内容安全检测人工智能系统鲁棒性测评规范 第4部分：音频》中，与旧版相比，第5.3.2条关于“对抗样本生成方法”的规定有了显著变化。这一条文的更新旨在更全面地评估AI系统对恶意攻击的防御能力。

具体来说，在旧版标准中，对抗样本生成主要集中在基于梯度的方法上，如FGSM（Fast Gradient Sign Method）。然而，随着技术的发展，新型攻击手段层出不穷，单纯依赖梯度信息已不足以覆盖所有潜在风险。因此，新版标准增加了对黑盒攻击、无目标攻击等更为隐蔽且难以察觉的攻击类型的描述。

例如，新增加了“迁移攻击”这一概念。迁移攻击是指攻击者利用其他模型训练出来的对抗样本直接作用于目标模型，即使两者之间没有直接联系。这种攻击方式往往能够绕过传统防御机制，给实际应用带来极大挑战。

为了应对这种情况，《内容安全检测人工智能系统鲁棒性测评规范》要求测试人员不仅要验证系统对于已知梯度攻击的有效性，还需模拟真实环境下的迁移攻击场景。这包括但不限于收集不同来源的数据集构建对抗样本库，并通过这些样本反复冲击目标系统的稳定性。

此外，还特别强调了评估过程中需要记录每次攻击尝试的结果及其影响程度，形成详细的日志文档，以便后续分析和改进。同时建议采用多维度指标来衡量系统的鲁棒性能，比如误报率、漏报率以及恢复时间等关键参数。

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