4、MTUL：无监督学习系统的变异测试技术

MTUL：无监督学习系统的变异测试技术

在人工智能领域，无监督学习（UL）作为一个重要分支，能够从无标签数据中学习模式，在众多领域发挥着关键作用。然而，其安全性和稳定性问题备受关注。本文将介绍一种专门针对无监督学习系统的变异测试技术MTUL，它能有效增强UL系统的稳定性。

1. 背景介绍

1.1 无监督学习

机器学习技术通常分为监督学习（SL）、无监督学习（UL）和强化学习（RL）。SL基于有标签数据集学习数据到标签的映射函数；RL则通过目标导向的智能体与环境的交互来学习实现长期目标。而UL无需标签数据，能自主识别无标签数据集中的潜在模式和结构信息，主要聚焦于聚类、生成对抗网络（GAN）和自编码器等。

聚类分析以K - means为代表，是经典的UL技术，用于统计数据分析。它依据数据间的相似性标准将无标签数据分配到不同的簇中。但聚类分析系统可能面临各种风险，如数据集中的噪声数据会使聚类结果不稳定，导致潜在结构信息难以区分。

GAN由生成器和判别器两个神经网络相互博弈，学习输入数据的规律，能在多个领域广泛应用。不过，GAN也会遭遇诸如对抗攻击等问题，使其稳定性较差，且由于缺乏评估模型的标准，相比其他学习方法更不稳定。

1.2 变异测试

变异测试是一种基于故障的测试技术，在传统软件领域已成熟应用，用于增强系统安全性。其原理是使用变异算子模拟系统可能遇到的各种故障，通过向原始程序注入故障得到一系列变异程序（变异体）。变异体可模拟原始程序可能遇到的极端情况，通过在变异体上运行测试数据集D，可评估D的质量。若测试数据d在变异体上的运行结果与在原始程序上的结果不同，则变异体被杀死；否则，变异体存活。变异得