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文檔簡介

12規范性引用文件GB/T35273信息安全技術個人信息安全GB/T41867-2022信息技術異構計算heterogeneousc2結構化數據structureddata模型model試圖損害、破壞深度學習的訓練過程或未經授權訪問、篡改訓練模型的個3數據后門投毒攻擊databackd對抗樣本攻擊adversarialexampleatt一種攻擊方式，攻擊者在原始樣本中添加肉眼不可見或在經處理不影響整體的肉眼可見的細微擾動，致使訓練好的模型以高置信度給出與原樣本不同4數據質量概述多源異構智能計算場景下，訓練過程的數據主要分為輸入數據和輸出數據。數據質表1面向異構計算的數據質量要求5輸入數據質量要求5.1準確性要求a)對于描述客觀真實世界或信息的場景，數據應是來自真實世界的異構數據或基于真實世界的異4d)若每項數據存在對應的標簽，標簽的準確度5.2完整性要求5.3一致性要求b)輸入數據應當能夠被預期設備所訪問。5.5隱私性要求b)對于非結構化數據，對于具體訓練任務和法律法規明確要求進行保護的內容，輸入數據不應直a)輸入數據的使用過程應確保合規，即對于異構數據的采集、使用和傳輸應符合相關法律法規的d)對于獨立同分布的輸入數據，數據之間不應出現5i)應對輸入數據進行質量檢測和過濾，防止數據投毒攻擊，包括臟標簽b)如異構數據中包含數據標簽，數據標簽的來源應當明確，以支持根據數據標簽追溯到對應的標應采取加密存儲、訪問控制等措施，保護輸出數據的模型的結構和參數不被攻擊者b)輸出數據應當能夠被預期設備所訪問。b)輸出數據不應在訓練

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