復雜智能系統(tǒng)可靠性技術要求2025-09-12發(fā)布2025-09-12實施中國指揮與控制學會發(fā)布I 12規(guī)范性引用文件 13術語與定義 14縮略語 35智能系統(tǒng)可靠性核心對象 55.1數據對象 55.1.1范圍與構成 55.1.2邊界與接口 55.2模型對象 65.2.1范圍與構成 65.2.2邊界與接口 65.3AI平臺 65.3.1硬件平臺 65.3.2軟件平臺 65.3.3接口與交互 76智能系統(tǒng)可靠性定性要求 76.1數據可靠性定性要求 76.1.1訓練數據覆蓋性 76.1.2測試數據極端與邊界場景 76.1.3運行時數據質量 76.2模型可靠性定性要求 76.2.1模型驗證與測試 76.2.2不確定性量化與處置 86.2.3退化監(jiān)測與預警 86.2.4版本控制與回滾 86.2.5環(huán)境適應性與資源約束 86.2.6冗余與多樣性 86.3平臺可靠性定性要求 86.3.1系統(tǒng)容錯能力 8 86.3.3性能穩(wěn)定性 86.3.4依賴管理 96.3.5日志與監(jiān)控 96.3.6更新與維護 96.3.7環(huán)境適配性 97智能系統(tǒng)可靠性定量要求 9ⅡT/CICC35012—20257.1運行可靠性指標體系 97.1.1平均故障間隔時間(MTBF) 97.1.2停機成本(CoD) 97.1.3軟件按需故障概率(POFOD) 7.2.1覆蓋完整性 7.2.2數據代表性 7.2.4數據可追溯性 7.2.5數據獨立性 7.3模型可靠性指標體系 7.3.2模型性能 8智能系統(tǒng)可靠性分析技術 8.1故障與風險識別 8.2結構與路徑建模 8.3因果概率與時序評估 8.5業(yè)務與性能影響評估 8.6不確定性量化與校準 9.3數據存儲可靠性設計 9.5N版本設計 9.6正則化設計 9.8內部架構設計 9.9冗余容錯設計 10.1對抗訓練 10.3數據增強策略 10.5增量學習 10.6自監(jiān)督學習 11.1邊界值測試 2011.3長尾分布測試 2011.4基于失效模式的測試 11.5置信度校準測試 11.6分布偏移測試 2011.7快速梯度下降法測試 2111.8遷移攻擊測試 2111.9邊界攻擊測試 2111.10對抗補丁測試 2111.11傳感器欺騙測試 2111.12數據變異測試 2111.13數據生成測試 2111.14神經模糊測試 11.15層刪除變異測試 2211.16連接變異測試 2211.17權重擾動測試 2211.18超參數變異測試 2212智能系統(tǒng)可靠性驗證技術 12.1模型屬性驗證 2312.2代碼級形式化驗證 2312.3對抗魯棒性驗證 12.4環(huán)境擾動驗證 2312.5不確定性量化驗證 2312.6狀態(tài)覆蓋驗證 13智能系統(tǒng)可靠性評估技術 13.1模型可驗證性評估 13.2數學性質評估 13.3對抗魯棒性評估 2413.4環(huán)境擾動評估 2413.5實時性能評估 2413.6自愈能力評估 13.7安全防護評估 2513.8隱私保護評估 13.9可解釋性評估 13.10人因可靠性評估 2513.11知識保持評估 2513.12在線自適應能力評估 14智能系統(tǒng)不確定性量化技術 14.1隨機不確定性 14.2認知不確定性 2614.3綜合不確定性 15智能系統(tǒng)全生命周期過程與活動 27 2715.2設計與開發(fā)階段 27T/CICC35012—2025 27 27 2715.7報廢階段 參考文獻 29V本文件按照GB/T1.1-2020《標準化工作導則第1部分：標準化文件的結構和起草規(guī)則》的規(guī)定起請注意本文件的某些內容可能涉及專利。本文件的發(fā)布機構不承擔識別專利的責任。本文件由中國指揮與控制學會提出并歸口。本文件起草單位：北京航空航天大學、杭州市北京航空航天大學國際創(chuàng)新研究院(北京航空航天大學國際創(chuàng)新學院)、可靠性與環(huán)境工程技術重點實驗室、北京航空航天大學可靠性工程研究所、中國船舶集團有限公司綜合技術經濟研究院、中國兵器工業(yè)軟件工程與評測中心、中國電力科學研究院有限公司、中國航空綜合技術研究院、中國科學院聲學研究所、中國電子科技集團公司第十研究所、中國航空系統(tǒng)工程研究所、中國船舶集團有限公司系統(tǒng)工程研究院、四川治為科技有限公司、長龍航空維修工程有限公司、華威大學、中國農業(yè)大學、浙江荷湖科技有限公司。本文件主要起草人：楊順昆、吳夢丹、郝程鵬、楊誠、劉虹曉、翟亞宇、王栓奇、周怡婧、侯展意、段峙宇、司昌龍、林聰、安冬、仇樹茂、趙星宇、馬欣瑞、張靖、李思遠、齊曉琳、文佳、王若、馬慶、歐陽荷清、趙宇熙、馮吉開、曾康、楊懿、黃海馳、趙詣深、張昱昊、張耀星。本文件規(guī)定了復雜智能系統(tǒng)可靠性的核心對象、技術要求、全生命周期及主要活動和分析、設下列文件中的內容通過文中的規(guī)范性引用而構成本文件必不可少的條款。其中，注日期的引用文件，僅該日期對應的版本適用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本(包括所有的修改單)適信息技術人工智能術語人工智能平臺計算資源規(guī)范網絡安全技術人工智能計算平臺安全框架ISO/IEC5259-1:2024分析和機器學習的數據質量——第1部分：概述、術語、框架(Dataquality由感知、認知、決策與執(zhí)行等功能模塊構成，采用機器學習等方法，在不確定、開放環(huán)境下執(zhí)行任務的人機環(huán)管協(xié)同系統(tǒng)。其復雜性體現在多源異構數據、動態(tài)場景、要素耦合以及全生命周期演在規(guī)定的使用環(huán)境與時間周期內，智能系統(tǒng)在面臨數據分布漂移、對抗干擾或組件故障時，維持[來源：GB/T41867—2022,3.4.4,有修改]為AI應用提供計算、存儲、網絡與開發(fā)運維能力的軟硬件與服務集成，包括但不限于CPU、[來源：GB/T45958—2025,3.1,有修針對智能系統(tǒng)輸出及其決策過程中的認知不確定性與數據不確定性，進行建模、估計與校準的技2智能系統(tǒng)在部分部件、模型子模塊或輸入數據異常的情況下，通過冗余、降級或自愈機制維持基本功能與安全閾值的能力。AI系統(tǒng)在規(guī)定條件與時間內實現預期功能，并在可接受風險水平下運行且不導致系統(tǒng)失效的能力，涵蓋數據、模型、平臺與人機協(xié)同等要素。運行穩(wěn)定性operationstability指系統(tǒng)在連續(xù)運行過程中，性能指標(如吞吐、時延、誤差)隨時間的波動保持在設計容差內的特性。模型可靠性modelreliability模型在規(guī)定條件與時間內輸出滿足功能/性能要求且不引發(fā)系統(tǒng)功能失效的能力，體現于泛化能力、魯棒性、校準性與可解釋性/可理解性等維度。模型退化modeldegradation在給定任務與評估口徑下，模型性能因時間、數據分布、硬件/軟件環(huán)境變化而出現系統(tǒng)性下降的在給定的訓練數據及約束條件下，通過優(yōu)化算法調整模型參數以最小化(或最大化)預定目標函數的過程。[來源：GB/T42018—2022,3.11,有修改]在模型參數固定的情況下，模型對給定輸入生成輸出結果(如預測、分類、決策或評分)的過[來源：GB/T42018—2022,3.12,有修改]訓練集trainingset用于估計和更新模型參數的數據集。[來源：GB/T41867—2022,3.2.34,有修改]用于在模型訓練與選擇完成后，對模型在未見數據上的性能進行客觀評估的獨立數據集。[來源：GB/T41867—2022,3.2.3,有修改]用于模型開發(fā)階段選擇模型結構、調參與早停等的獨立數據集，不參與模型參數的最終訓練。3[來源：GB/T41867—2022,3.2.35,有修改]數據分布隨時間或場景變化而發(fā)生的統(tǒng)計性質改變，導致訓練分布與運行分布不一致。[來源：ISO/IEC5259—1術語框架，有修改]模型在與訓練數據分布相同或相近的未見樣本上保持預期性能的能力。在擾動、噪聲或分布偏移條件下維持功能/性能的能力。[來源：GB/T41867—20223.4.9有修改]對抗魯棒性adversarialrobustness智能系統(tǒng)在受限范數、物理可實現等對抗擾動下維持性能與安全閾值的能力。校準calibration模型輸出概率與實際命中頻率一致性的性質。偏離訓練數據分布的輸入樣本或場景。4縮略語下列縮略語適用于本文件：CPU中央處理器(CentralProcessingUnit)GPU圖形處理器(GraphicsProcessingUnit)AI人工智能(ArtificialIntelligence)I/O輸入/輸出(API應用程序編程接口(ApplicationProgrammingInterface)SDK軟件開發(fā)工具包(SoftwareDevelopmentKit)CNN卷積神經網絡(ConvolutionalNeuralNetwork)MTBF平均故障間隔時間(MeanTCoD停機成本(CostofDowntime)POFOD按需故障概率(ProbabilityofFailureonDemand)KLKullback-Leibler散度(Kullback-LeiblerDivergence)KSKolmogorov-Smirnov檢驗(Kolmogorov-SmirnovTest)MFTI模型平均無故障間隔時間(MeanFailure-freeTimeInterval)MSE均方誤差(MeanSquaredError)MAE平均絕對誤差(MeanAbsoluteError)4R-squared決定系數(CoefficientofDetermination,R2)DB戴維斯-布爾丁指數(Davies-BouldinIndex)P@K前K位精度(PrecisionatK)AP平均精度(AveragePrecision)MAP平均精度(MeanAveragePrecision)R@K前K位召回(RecallatK)FMEA失效模式與影響分析(FailureModesandEffectsAnalysis)FMECA失效模式、影響與危害度分析(FailureModes,Effects,andCriticalityAnalysis)FRACAS故障報告、分析與糾正措施系統(tǒng)(FailureReporting,Analysis,andCorrectiveActionHACCP危害分析與關鍵控制點(HazardAnalysisandCriticalControlPoints)LOPA分層保護分析(LayerofProtectionAnalysis)CCF共因失效(CommonCauseFailure)RBD可靠性框圖(ReliabilityBlockDiagram)MTTR平均修復時間(MeanTimeToRepair)CTMC連續(xù)時間馬爾可夫鏈(Continuous-TimeMarkovChain)DTMC離散時間馬爾可夫鏈(Discrete-TimeMarkovChain)SLA服務等級協(xié)議(ServiceLevelAgreement)BIA業(yè)務影響分析(BusinessImpactAnalysis)MCDropout蒙特卡羅Dropout(MonteCarloDropout)ANOVA方差分析(AnalysisofVariance)LSTM長短期記憶網絡(LongShort-TermMemory)RS隨機平滑(RandomizedSmoothing)LDPC低密度奇偶校驗碼(Low-DensityParity-CheckCode)GAN生成對抗網絡(GenerativeAdversarialNetwork)NLL負對數似然(NegativeLog-Likelihood)EWC彈性權重固化(ElasticWeightConsolidation)GNN圖神經網絡(GraphNeuralNetwork)SLO服務等級目標(ServiceLevelObjective)FGSM快速梯度符號法(FastGradientSignMethod)PGD投影梯度下降(ProjectedGradientDescent)VI變分推斷(VariationalInference)KD知識蒸餾(KnowledgeDistillation)ER記憶回放(ExperienceReplay)RL強化學習(ReinforcementLearning)FTA故障樹分析(FaultTreeAnalysis)5隨機初始化的FGSM(RandomInitialization+FGSM)NF標準化流/歸一化流(NormalizingFlow)巴科斯-諾爾范式(Backus-NaurForm)VAE變分自編碼器(VariationalAutoencoder)BN批量歸一化(BatchNormalization)LN層歸一化(LayerNormalization)NaN非數值(NotaNumber)LTL線性時序邏輯(LinearTemporalLogic)CTL計算樹邏輯(ComputationTreeLogic)CBMCC程序有界模型檢驗器(CBoundedModelChecker)CWCarlini-Wagner攻擊(Carlini-WagnerAttack)RCA根本原因分析(RootCauseAnalysis)5智能系統(tǒng)可靠性核心對象5.1數據對象5.1.1范圍與構成數據對象是指支撐智能系統(tǒng)開發(fā)、驗證與運行的各類數據集合，通常包括：b)驗證數據(validationdata);d)運行時數據(operationaldata)。相關元數據、標簽數據、數據生成與采集流程、數據質量記錄與追溯信息數據數據對象的組成部5.1.2邊界與接口數據對象的邊界包括：b)采集條件；c)預處理與增強策略；d)分割與抽樣策略；e)版本與追溯標識；f)訪問與控制策略。數據對象與模型對象的接口包括：a)特征與標簽規(guī)范；b)數據模式與輸入分布；c)數據質量指標與約束。數據對象與平臺對象的接口包括：a)數據存儲與傳輸協(xié)議；b)帶寬與時延約束；c)緩存與容錯策略。65.2模型對象5.2.1范圍與構成模型對象包括但不限于：a)模型架構；b)參數與權重；d)神經元與層次結構；e)激活函數；f)損失函數；g)不確定性與校準策略；h)后處理策略。與模型相關的訓練流程、檢查點、版本與變更記錄、模型簽名與完整性校驗信息亦數據模型對象的組成部分。5.2.2邊界與接口與數據對象接口包括：b)特征工程/預處理約定；c)標簽定義與一致性要求。與平臺對象的接口包括：a)計算圖執(zhí)行約束(內存/算力/延遲);b)并行與加速策略；c)模型部署形態(tài)(云/邊/端);d)模型加載與熱更新策略。5.3AI平臺硬件平臺構成元素包括：a)處理器(CPU/GPU/AI加速器/ASIC);c)網絡接口；e)邊緣設備；f)供電與散熱等。a)資源能力與約束(算力、內存、寬帶、時延、能耗、溫度);b)冗余與容錯機制的設計接口。軟件平臺構成元素包括：a)操作系統(tǒng)；c)容器與編排；d)運行時與加速庫；e)模型服務框架；7g)監(jiān)控與日志組件。a)版本與依賴；b)接口與兼容性；c)資源調度與隔離；d)可靠性特性(回滾、熔斷、限流)對接點。5.3.3接口與交互接口與交互構成元素包括：a)應用結構(API/SDK);b)數據結構(消息/流/文件);d)安全與訪問控制。b)吞吐與時延指標；c)錯誤與異常處理；d)接口契約與兼容性。6智能系統(tǒng)可靠性定性要求6.1數據可靠性定性要求6.1.1訓練數據覆蓋性明確訓練數據對環(huán)境干擾、異常與組合場景的覆蓋，以提升模型對異常輸入的容錯性與輸出穩(wěn)定性。具體要求包括：a)應包含可能影響系統(tǒng)可靠性的環(huán)境干擾樣本及其組合干擾樣本；b)應包含噪聲與異常樣本，應在數據版本記錄中表示覆蓋口徑與比例；c)宜對邊界/極端/異常樣本設定最低覆蓋比例并形成記錄。6.1.2測試數據極端與邊界場景驗證系統(tǒng)在極端、復雜與邊界工況下的可靠性表現。具體要求包括：a)應覆蓋極端、復雜與邊界工況；b)應包含多因素組合干擾與異常場景樣本；c)宜建立場景庫與覆蓋率度量，并輸出測試報告與缺陷閉環(huán)記錄。6.1.3運行時數據質量應對輸入數據中的環(huán)境干擾與異常進行識別、過濾與校正；應配置在線數據質量監(jiān)測與告警；應對輸出進行可靠性評估與誤差分析。在運行期持續(xù)保障輸入數據質量與輸出可信性，具體要求包括：a)應對輸入數據中的環(huán)境干擾與異常進行識別、過濾與校正；b)應配置在線數據質量監(jiān)測與告警，并對輸出進行可靠性評估與誤差分析；c)宜設定質量閾值與處置策略(如隔離、降級、人工復核)。6.2模型可靠性定性要求6.2.1模型驗證與測試通過離線與上線前驗證降低不確定性，確保穩(wěn)定性和容錯能力。具體要求包括：a)應采用K折交叉驗證或等效方法，驗證在不同數據子集上的穩(wěn)定性與方差；b)應開展壓力與極限輸入測試(噪聲、缺失、異常樣本)以檢驗容錯能力；8a)應輸出置信度或不確定性度量，并進行校準(如溫度縮放、預期校準誤差控制);b)應對低置信度預測設定處置策略(自動復核、人工干預或保守決策),并記錄閉環(huán)；a)應建立退化指標與監(jiān)測機制(如準確率波動、響應時間增長、預期校準誤差上升、漂移度量超b)應設置告警閾值與自動化處置策略(再訓練、回滾、限流/降級),并記錄結果；a)應對分布變化具備適應策略(再訓練、遷移學習或閾值調優(yōu)),并設定觸發(fā)條件；b)應針對不同運行環(huán)境提供模型優(yōu)化方案(量化、裁剪、蒸餾),并驗證不低于接受閾值；a)關鍵任務場景應采用冗余或異構多樣性策略(如CNN與Transformer組合),并明確融合機制(投票、加權等);6.3.5日志與監(jiān)控用于度量修復型系統(tǒng)在統(tǒng)一故障判據下，相鄰兩次故障之間的平均時間間隔，計算方法見公式aMTB——預測期有效運行總時間(剔除計劃停機),單位為小時(h);用于量化系統(tǒng)不可用期間造成的直接與間接經濟損失，計算方法見公式(2)。7.1.3軟件按需故障概率(POFOD)用于衡量軟件在一次“按需請求”觸發(fā)時發(fā)生故障的概率，適用于事務性接口與批作業(yè)場景，計算方法見公式(3)。7.2數據可靠性指標體系7.2.1覆蓋完整性用于度量數據集對操作參數空間的覆蓋程度；采用分箱法將空間離散為超立方體集合時，計算方法見公式(4)。Covn——覆蓋完整性；acov——包含數據點的超立方體數量，單位為個；bcov——超立方體總數，單位為個。7.2.2數據代表性7.2.2.1樣本分布一致性7.2.2.1.1KL散度用于衡量樣本分布Q相對于目標分布P的信息散度，計算方法見公式(5)。P(xi)、Q(xi)——在xi處的概率或概率密度。7.2.2.1.2KS檢驗統(tǒng)計量用于比較經驗分布函數與目標分布函數的最大差異，計算方法見公式(6)。Dn=supxIFn(x)-F(x)|Fn(x)——樣本經驗分布函數；F(x)——目標(理論)分布的CDF。7.2.2.2類別分布一致性用于檢驗樣本類別分布與目標(或理想)分布的一致性，計算方法見公式(7)。x2=Zc(0c-Ec)2/Ec…………(7)x2——卡方統(tǒng)計量；Ec——類別c的期望頻數。7.2.3數據準確性與方差用于度量數據與真實值或設計真值的一致程度，計算方法見公式(8)。用于度量數據從來源到使用的可跟蹤與可復現程度，計算方法見公式(9)。用于驗證訓練集、驗證集與測試集在樣本層面互不重疊并在抽樣上獨立，計算方法見公式p(A,B)=|A∩B|/min{|A|,|B|}……………p(A,B)——數據集A,B的重疊度；用于度量系統(tǒng)(或模型)在時間區(qū)間[0,t]內無故障運行的概率，計算方法見公式(11)。用于度量相鄰兩次“由模型算法引發(fā)的故障”之間的平均工作時間，計算方法見公式(12)。用于估算修復型系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)平均可用度，計算方法見公式(13)。用于衡量特定任務場景下成功完成任務的比例，計算方式見公式(14)。7.3.2.1分類模型評估用于衡量整體預測正確性，計算方法見公式(15)。用于衡量陽性判定的準確性，計算方法見公式(16)。Precision——精確度；用于衡量陽性判定的覆蓋性，計算方法見公式(17)。用于在精確度與召回率之間取得平衡，適合正負樣本代價相近的分類場景，計算方法見公式Recall——召回率，按式(17)計算。7.3.2.2.1均方誤差(MSE)用于度量預測誤差的平方平均值，計算方法見公式(19)。 (19)式中：MSE——均方誤差，單位為目標量單位的平方；yi——第i個真實值；9;——第i個預測值；n——樣本數。7.3.2.2.2平均絕對誤差(MAE)用于度量平均絕對偏差，計算方法見公式(20)。MAE=(1/n)×Z=11yi-il式中：MAE——平均絕對誤差，單位為目標量單位；yi——第i個真實值；9;——第i個預測值；7.3.2.2.3決定系數(R-squared)用于衡量模型對數據變異性的解釋比例，計算方法見公式(21)。式中：R2——決定系數；y;——第i個真實值；9;——第i個預測值；y——真實值的樣本均值；n——樣本數。7.3.2.3聚類模型評估7.3.2.3.1DB指數通過“簇內緊密度/簇間分離度”的相對關系評估聚類質量，計算方法見公式(22)。式中：dist(,)——距離函數；K——簇數；7.3.2.4排序模型評估7.3.2.4.1精準度類指標用于衡量前K名結果的相關性質量。a)PrecisionatK(P@K)的計算方法見公式(23)。式中：K——項目總數。b)AveragePrecision(AP)的計算方法見公式(24)。N——檢索或排序列表的長度；rel(k)——指示函數，當排序列表中第k個項目是相關項時取1,否則取0;P(k)——截至位置k的截斷精確率。c)MeanAveragePrecision(MAP)的計算方法見公式(25)。Q——查詢的數量；AP?——第q個查詢中相關項的排名位置。7.3.2.4.2召回率類指標用于衡量在前K名中覆蓋到多少相關項。a)RecallatK(R@K)的計算方法見公式(26)。K——項目總數。b)MeanReciprocalRank(MRR)的計算方法見公式(27)。Q——查詢的數量；rankq——第q個查詢中相關項的排名位置。7.3.2.4.3排序相關性類指標用于考慮相關性的等級與位置折扣的綜合指標，計算方法見公式(28)。DCG——實際的累計增益；IDCGk——理想的累計增益。7.3.3泛化能力7.3.3.1驗證集準確度用于衡量模型在訓練外數據上的正確性，用于監(jiān)測過擬合，計算方法見公式(29)。aAccuracy——正確預測的樣本數；7.3.3.2平均交叉驗證準確率用于降低單次數據劃分的偶然性，評估模型平均泛化性能，計算方法見公式(30)。式中：Acc——K折交叉驗證的平均準確度；Accuracyi——第浙驗證集的準確度；7.3.3.3訓練損失訓練損失反映模型在訓練數據上的擬合程度，計算方法見公式(31)。式中：Etrain——訓練集上的平均損失；Ntrain——訓練集樣本量；yi——第i個樣本的真實標注；9i——模型對第i個樣本的預測輸出；L(y;,yi)——樣本損失函數(對預測與真實值的偏差進行度量，如交叉熵、均方誤差等)。7.3.3.4驗證損失驗證損失反映模型在未參與訓練的數據上的泛化能力，計算方法見公式(32)。Eval——訓練集上的平均損失；Nval——訓練集樣本量；y;——第i個樣本的真實標注；9;——模型對第i個樣本的預測輸出；L(y;,yi)——樣本損失函數(對預測與真實值的偏差進行度量，如交叉熵、均方誤差等)。7.3.4魯棒性7.3.4.1標準魯棒準確率在指定擾動條件下，模型預測正確的比例，計算方法見公式(33)。式中：RobustAcc——魯棒準確率；M——預測樣本數；y(“——樣本在某一固定擾動條件(某種損壞或某種攻擊)下的預測；9;——真實標簽；1(·)——指示函數，成立了為1,否則為0。7.3.4.2平均魯邦準確率用于衡量多個擾動條件的總體表現，計算方法見公式(34)。式中：RobustAcc——平均魯棒準確率；J——擾動種類數；同一樣本在“所有”擾動下都預測正確的比例，計算方法見公式(35)。1{}——指示函數，條件為真取1,否則取0。衡量擾動帶來的性能下降程度，計算方法見公式(36)。Drop=Accuracyclean-RobustAccAccuracyctean——無擾動(干凈數據)上的準確率。LOPA、共因失效識別(CCF)等方法枚舉失效、頂事件與過程偏移，并結合智能系統(tǒng)的“數-模-人-可采用FTA、最小割集、馬爾可夫鏈(CTMC/DTMC)、半馬爾可夫、貝葉斯網絡、β因子模型、Petri網等方法求解頂事件概率與割集并評估切換維護策略的時序指標；對智能系統(tǒng)，需顯式引入d)綜合近窗口內的錯誤率、置信度校準誤差、漂移統(tǒng)計量(如PSI/KL)、延時分位，作為再訓練e)為人機協(xié)同建立“確認鏈路可靠性測試”,驗證雙人復核、撤銷窗口與審計可采用BIA、RTO/RPO建模、離散事件仿真打了個方法量化停機與穩(wěn)健性影響并確定閾值與降級a)部署具備本地異常過濾與特征提取的智能傳感器；在關鍵點配置“異構陣列+多模態(tài)融合”互b)啟用跨設備一致性校驗(閾值觸發(fā)隔離);可采用LSTM熱度預測、糾刪碼RS/LDPC、Gorilla壓縮、端到端哈希/簽名等方法讓數據恢復。包b)構建主路徑+輔路徑(輕量模型/規(guī)則)并動態(tài)融合；可采用CNN/Transformer/GNN可采用漂移檢測、門控切換、在線微調、場景識別、彈性伸縮HPA等方法使智能系統(tǒng)可隨數據與a)明確攻擊口徑與擾動預算(范數、步數、步長),固定隨機種子與日志口徑；在傳感器或標注噪聲顯著任務中，采用高斯噪聲、標簽噪聲模擬、對稱交叉熵、梯度裁剪、漸進a)確定噪聲注入位置(輸入/中間特征/標簽)與強度區(qū)間，固定隨機種子；b)將含噪樣本與干凈樣本混合訓練，分布與比例可分階段提升(漸進式);c)在“無噪/有噪”驗證集分別評估，持續(xù)監(jiān)控損失收斂與梯度震蕩；必要時采用穩(wěn)健損失與梯在數據不足或環(huán)境敏感任務中，可采用AutoAugmenb)應用領域增強(幾何、光照、遮擋等)與時序增強(抖動、縮放);b)若選擇VI,采用重參數化與KL權重調度；必要時采用兩階段流程(標準訓練→校準/概率微在數據持續(xù)到達或類別擴展的長期系統(tǒng)中，可采在標注稀缺或跨域自適應場景下，可采用SimCLR、BYOL、MAE、自動增強搜索(RL/遺傳)、11.1邊界值測試可采用邊界值分析、等價類劃分、數字孿生/仿真回放等方法覆蓋輸入域上下限與越界行為，驗證防御性策略與安全裕量。包括：a)列舉關鍵輸入維度，給出工程上下限與安全緩沖區(qū)；b)生成樣本：下限、上限、緊貼下/上限、越界小幅、越界大幅，并設計多變量同時逼近；c)在代表性場景組合運行并記錄異常，輸出最小覆蓋表；d)定義越界輸入的防御行為(拒絕/降級/回退),驗證觸發(fā)準確性與安全性；繪制安全余度與性e)用仿真/數字孿生擴展長尾極端邊界。11.2對抗樣本測試可采用FGSM、PGD、AutoAttack、場景因子疊加等方法在已知威脅模型下量化魯棒性能與業(yè)務風a)明確威脅模型、范數口徑與預算、步數；b)在驗證集上用標準攻擊生成場景化對抗樣本(疊加亮度/視角/遮擋等);c)評估魯棒準確率、誤檢/漏檢變化，并輸出相對降幅與多攻擊均值；d)關聯(lián)業(yè)務損失，生成“魯棒性能—風險成本”對照表。11.3長尾分布測試可采用重采樣/重加權、等權類評測、應力測試等方法確保罕見高風險場景下的可控性能與處置預a)識別長尾事件類型與頻率(歷史/仿真/專家標注);b)抽取/合成樣本集，同時報告總體性能與長尾子集性能，計算差異；對高風險類單獨閾值化；c)使用重加權/重采樣形成“等權類”評測；d)對多異常并發(fā)做應力測試并形成預案。11.4基于失效模式的測試可采用FMEA/FMECA、故障注入、FTA/最小割集、共因失效(CCF)測試等方法以失效模式為驅動構建可復現用例，量化檢出能力并覆蓋頂事件路徑。包括：a)基于FMEA列出高RPN失效模式，形成測試需求列表；b)將失效模式映射為測試條件/數據/故障注入；對“難以觸發(fā)”的模式采用注入(通信中斷、傳感器漂移);c)依據FTA頂事件路徑生成最小割集場景并執(zhí)行測試；d)對每個高風險模式提供至少一個可復現用例與判據；記錄檢出率與誤報率；對共因路徑做相關11.5置信度校準測試可采用溫度縮放、保序回歸、深度集成、共形預測等方法生成可信的概率輸出與閾值/告警規(guī)則，滿足部署口徑與合規(guī)。包括：a)選擇校準度量(ECE、Brier、NLL等)與分箱策略，保證數據與部署環(huán)境一致；b)評估原始模型、執(zhí)行溫度縮放/后驗近似、復評；對子群分層評估，防止信息泄漏；c)形成閾值與告警規(guī)則，上線后持續(xù)監(jiān)控與漂移聯(lián)動；提供可視化與置信區(qū)間。11.6分布偏移測試在上線分布變化時，可采用預測熵監(jiān)控、門控切換/降級等方法及時發(fā)現并觸發(fā)自適應/降級。包a)選擇偏移檢測方法并設定滑動窗口與告警閾值；離線回放調參，得到靈敏度/特異度；b)同步監(jiān)測輸入特征/嵌入與輸出側(置信度/熵)漂移；可采用替代模型集成、多架構對照、查詢預算控制等方法在無梯度接口場景評估遷移性與查詢效a)訓練替代模型(任務/分布一致),白盒生成對抗樣本；b)設計注入/照射參數(脈寬、頻率、強度、角度);面向有語法/協(xié)議/格式的輸入，可采用NF/PEG、協(xié)議狀態(tài)機、種子庫回流等方法生成合規(guī)并且受控語義破壞樣本。包括：a)用形式化語法(BNF/PEG)生成合規(guī)輸入；b)引入語義層變異(鍵值錯配、單位/時序不一致);c)對協(xié)議狀態(tài)機按上下文敏感調整并執(zhí)行；d)按狀態(tài)機覆蓋率統(tǒng)計進展；e)失敗樣本回流種子庫?？刹捎肎AN/VAE、神經元覆蓋、感知損失(LPIPS等)、范數約束等方法在高維感知任務中探索“冷門”激活與邊界行為。包括：a)采用GAN/VAE在隱空間生成并擾動，導向覆蓋稀疏神經元或決策邊界；b)使用覆蓋導向(激活稀疏單元、最大化中間層差異)優(yōu)化候選；并行施加感知損失與范數約束以控制偽影與語義偏移；c)統(tǒng)計觸發(fā)新行為樣本比例與層級激活分布變化；按目標行為(罕見類別、置信區(qū)間、邊界樣本)提升發(fā)現率。11.15層刪除變異測試可采用層刪除算子、恒等映射適配、穩(wěn)定性監(jiān)控等方法模擬結構缺陷，評估對性能與穩(wěn)定性的影響。包括：a)隨機/按規(guī)則選擇可刪層(如Dropout/BN/LN/輕量殘差),保證張量形狀可匹配；b)生成缺陷模型，運行全量測試；c)記錄性能與訓練/推理穩(wěn)定性(NaN、梯度爆炸/消失、收斂失敗);d)避免刪除關鍵維度變換層或用適配層；優(yōu)先刪除正則化/輔助分支模擬欠/過擬合失衡。11.16連接變異測試可采用殘差/跳連擾動、注意力頭重排、梯度流分析等方法擾動殘差/跳連/注意力連接，診斷關鍵通路脆弱度。包括：a)隨機選擇連接進行擾動；生成缺陷模型并在驗證集運行；b)覆蓋故障模式：特征傳遞中斷、注意力頭失衡/漂移；分層統(tǒng)計淺/深層敏感性與梯度流變化；支持單連接開關分析關鍵邊?？刹捎酶咚箼嘀卦肼?、剪枝模擬、通道重要性/注意力分布分析等方法注入權重噪聲與剪枝模擬，評估容量與響應變化。包括：a)注入高斯噪聲；顯著權重置零；b)明確擾動分布與尺度保持策略；分別評估偏置與歸一化參數；c)報告容量變化估計與關鍵特征響應變化(注意力分布/通道重要性)。11.18超參數變異測試可采用LR突變/重啟、批量大小跳變、動量/權重衰減/梯度裁剪、收斂性分類器等方法驗證訓練過程對關鍵超參數擾動的穩(wěn)定性與收斂魯棒區(qū)間。包括：a)對學習率進行突變試驗，對批量大小進行跳變，觀察統(tǒng)計量穩(wěn)定性；b)全程記錄損失曲線、梯度范數、更新率、學習率調度狀態(tài)、收斂時間與最終性能；c)分類運行結果為“收斂/停滯/發(fā)散”,設定閾值口徑；疊動量、權重衰減、梯度裁剪等變異，分析耦合敏感性；d)輸出穩(wěn)定區(qū)間建議(學習率范圍、批量大小區(qū)間與調度策略)?？刹捎冒氪鷶祹缀?、MILP/線性松弛、UPPAAL、NuSMV、PRISa)明確屬性類型：決策邊界(連通/有界/最小間隔)、穩(wěn)定性(Lipschitz上界)、時序安全d)執(zhí)行驗證，收集“可證書”或“反例路徑”,并回灌設計。a)明確規(guī)格：前置/后置條件、不變式、域約束(溢出、邊界、并發(fā));b)執(zhí)行靜態(tài)分析(控制流/數據流)、符號執(zhí)行(路徑覆蓋)、不變式證明(如Frama-C、c)對底層算子/內核插入斷言與邊界檢查(索引界、內存一致性、精度保護),收集證明或反a)定義威脅模型(白/灰/黑盒)、范數與預算；b)局部穩(wěn)健性：認證測試點在鄰域內無對抗樣本(輸出“認證半徑”或反例);b)計算校準指標ECE/NLL/Brier與覆蓋性(區(qū)間/分位數/共形覆蓋);可采用抽象解釋、狀態(tài)網格化、反例引導、MC/DC、模型檢查(PRISMUPPAAL)等b)設定覆蓋準則：狀態(tài)/分支/路徑覆蓋(可采用MC/DC類最小路徑覆蓋目標);c)執(zhí)行驗證與證據收集，逐項輸出“滿足/反例/不確定”,并記錄假設、邊界條件與抽象誤差上a)選定性質：Lyapunov穩(wěn)定性、收斂性(優(yōu)化/訓練)、魯棒邊界(Lipschitz/可達集半徑);a)確定威脅模型(白/灰/黑盒)與預算(范數、步數、查詢上限);b)執(zhí)行攻擊基準(FGSM/PGD/AutoAttack/CW等),統(tǒng)一參數口徑；可采用混沌工程(ChaosMesh/Litmus)、健康探針等方法在故障注入下量化恢復速度、成功率與a)設計故障注入：組件崩潰、超時、資源枯竭、網絡中斷；b)執(zhí)行自愈流程：重啟、容災切換、模型回滾、降級模式；c)統(tǒng)計恢復時間、成功率與重試分布，覆蓋峰值與多故障并發(fā)邊界。13.7安全防護評估可采用對抗檢測/輸入過濾、模型水印/指紋、速率限制/簽名校驗、API網關策略等方法驗證攻防面對防護策略的有效性與成本，輸出整改優(yōu)先級。包括：a)明確攻擊面：對抗輸入、模型逆向/竊取、數據注入、接口濫用；b)開展攻防演練：對抗攻擊、查詢竊取、模型反編譯/提取、輸入驗證繞過；c)度量防護效果與開銷，形整改清單與優(yōu)先級。13.8隱私保護評估可采用RDP/MA會計、成員/屬性推斷基準等方法在威脅模型下評估隱私攻擊效果與防護的隱私-效a)選擇威脅模型：成員推斷、屬性推斷、重識別；b)評估保護：匿名化、隨機擾動、差分隱私(DP-SGD/查詢噪聲);c)計算隱私指標并與任務效能聯(lián)立評估。13.9可解釋性評估可采用SHAP/IG/LIME、ProtoPNet、規(guī)則蒸餾、反事實(DiCE)等方法量化解釋的一致性、穩(wěn)定性與效用，支撐人審與合規(guī)。包括：a)選擇解釋方法：特征重要性/可視化/規(guī)則抽取/反事實；b)組織人評或代理指標評測(正確性、精簡度、覆蓋率);c)匯總一致性、穩(wěn)定性與代價-有效性比，產出“解釋可信度評分”?？刹捎肗ASA-TLX、SignalDetectionTheory、HUDF/HRA等方法評估人在環(huán)的失效類型、風險增量與應急有效性，優(yōu)化流程與界面。包括：a)識別關鍵人機接點與任務(告警確認、二次復核、接管);b)設計人因實驗：SOP、負荷、時間壓力、信息呈現；c)統(tǒng)計錯誤類型與恢復策略，繪制“人因可靠度曲線(負荷—性能)”。13.11知識保持評估可采用EWC、知識蒸餾、經驗回放、原型記憶等方法衡量增量/持續(xù)學習中的舊知識保持、新任務增益與資源開銷權衡。包括：a)設計任務序列與基線(初始性能),執(zhí)行增量學習；b)周期性回歸測試