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Ansys SCADE Vision-感知算法鲁棒性分析测试工具

        SCADE Vision是ANSYS企业与美国卡内基梅隆大学联合开发 的AI感知算法验证套件,基于云端部署 的后台搜索引擎和网络前端人机界面 的综合分析,有效降低AI感知算法 的验证效率并快速定位AI感知算法 的潜在缺陷。

 
图 1基于SCADE Vision 的主动学习框架
 
        基于SCADE Vision 的主动学习框架要求用户以经过充分训练 的感知算法模型作为输入,针对成熟 的感知算法模型发现有助于提升感知算法模型安全性 的典型样本,这类样本代表容易受到人为攻击、外部环境和算法本身影响 的系统运行场景(SCADE Vision称之为边界案例)。基于SCADE Vision 的主动学习框架 的主要优势包括:
        1.加快模型 的训练速度
        2.提高样本不均匀时 的模型精度
        3.降低噪声干扰
 
    图 2 SCADE Vision技术架构
 
        SCADE Vision选择引擎由SCADE Vision分析器和SCADE Vision边界案例搜索器两部分组成,SCADE Vision边界案例搜索器负责搜索更有价值 的边界案例数据样本,SCADE Vision分析器负责边界案例样本潜在危害 的根本原因(触发事件)。
 
ANSYS SCADE Vision Analyzer
        SCADE Vision分析器是一个基于网络 的用户界面,支撑用户以原始数据、网络模型为输入自动获取感知算法模型 的边界案例,并以支撑用户基于预定义或自定义触发事件列表定位边界案例 的根本原因。SCADE Vision 的分析流程遵循以下步骤:
 
 • 连接待测模型
        SCADE Vision分析器是待测试系统(感知App)加载到SCADE Vision云端 的端口,待测试系统一般为用于目标检测 的卷积神经网络模型。SCADE Vision分析器支撑TensorFlow模型 的加载,TensorFlow是目前用于卷积神经网络开发流行 的深度学习开源框架。    
 
图 3 待测试系统列表
 
 • 提交原始视频
        SCADE Vision分析器支撑原始视频文件上传到SCADE Vision云端,支撑MAP4,AVI和MOV三种视频数据格式。
 
图 4原始视频列表
 
  • 触发事件分析
        完成测试后测试结果被上传到SCADE Vision数据库,SCADE Vision分析器界面对测试结果进行图形化显示。
 
图 5 SCADE Vision分析界面
 
  • 生成安全报告
        安全报告是一份SCADE Vision识别出 的触发事件 的整体性总结,其目 的是为系统安全分析人员对系统工程和App开发团队如何提出安全需求提供引导。
 
图 6 SCADE Vision安全报告生成
 
ANSYS SCADE Vision Edge Case Finder
        SCADE Vision Edge Case Finder边界用例搜索器支撑AI感知算法模型 的缺陷自动检测,基于原始摄像头数据不依赖于昂贵 的标签样本,有效降低数据标注和真实运行环境 的测试成本;基于原始摄像头数据自动生成对抗样本,通过缺陷检测和假阴性检测算法定位潜在缺陷,有效提升提升AI感知算法模型 的安全性。

 

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