8、神经网络的鲁棒性验证

神经网络的鲁棒性验证

1. 神经网络在安全关键系统中的应用背景

随着神经网络技术的迅猛发展，其应用范围已经从传统的计算机视觉、自然语言处理等领域延伸到了更为严苛的安全关键系统，如汽车、航空等。这些领域的系统不仅需要具备高效的数据处理能力，还需要确保在各种复杂环境下的稳定性和可靠性。特别是在航空领域，神经网络的应用受到了严格的监管和认证要求。例如，欧洲联盟航空安全局（EASA）在2021年底发布了首个概念文件，设定了基于人工智能的产品应用的技术目标和组织规定。这些规定不仅强调了鲁棒性的重要性，还要求系统在可预见的操作和环境条件下安全运行。

1.1 安全关键系统的需求

在安全关键系统中，鲁棒性是至关重要的属性之一。它确保了系统在面对不确定性和异常情况时仍能保持稳定。对于基于神经网络的系统而言，鲁棒性意味着模型能够在各种输入条件下提供一致且可靠的输出。例如，在航空领域，神经网络常用于估计刹车距离等关键参数。为了确保安全，这些估计必须是可靠的，并且不会因为输入的微小变化而产生剧烈波动。

2. 神经网络鲁棒性验证的挑战

神经网络的复杂性和非线性特性使得鲁棒性验证成为一个极具挑战性的任务。神经网络通常是非凸函数，具有大量的非线性参数，这使得验证其鲁棒性变得异常困难。具体来说，验证神经网络鲁棒性面临以下几个主要挑战：

• 非凸性 ：神经网络的损失函数通常是高度非凸的，这使得寻找全局最优解变得非常困难。
• 高维输入空间 ：神经网络的输入空间通常是高维的，这导致了巨大的搜索空间，使得验证工作复杂化。