TCFEII 0015.3-2023 内容安全检测人工智能系统鲁棒性测评规范 第3部分：文本

本文以《TCFEII 0015.3-2023 内容安全检测人工智能系统鲁棒性测评规范 第3部分：文本》中关于“对抗样本生成方法”的新旧版本差异为切入点进行深入分析。

在旧版标准（假设编号为TCFEII 0015.3-2020）中，对抗样本生成方法仅提及了基于梯度的方法，例如FGSM（Fast Gradient Sign Method）。而在新版标准中，新增了多种先进的对抗样本生成技术，包括但不限于PGD（Projected Gradient Descent）、CW（Carlini-Wagner）攻击以及基于生成模型的方法如GAN（Generative Adversarial Network）生成的对抗样本。这些新增内容不仅丰富了对抗样本生成的技术手段，也更贴近当前AI系统的实际应用场景。

以PGD为例，其应用方法如下：

1. 初始化输入样本及其标签。

2. 在每次迭代中，计算目标模型对当前样本的梯度。

3. 根据梯度调整样本，使其偏离原始分类边界。

4. 将调整后的样本投影回预设的扰动范围。

5. 重复上述步骤直至达到设定的最大迭代次数或满足其他终止条件。

通过对比可以看出，新版标准更加注重全面性和前瞻性，能够更好地指导测评机构构建更具挑战性的测试环境，从而有效评估内容安全检测AI系统的鲁棒性能。这种变化反映了随着AI技术的发展，对抗样本生成技术也在不断进步，测评方法需要同步更新以确保评估结果的有效性和准确性。