人工智能图像分类模型的鲁棒性评估与增强系统

一种人工智能图像分类模型的鲁棒性评估与增强系统，包括：白盒评估模块、黑盒评估模块和防御增强模块，白盒评估模块从用户处获得待评估模型及所选的评估指标，根据多个不同指标从各方面评估模型抵抗攻击的能力，并计算出所有指标的分数以及鲁棒性总分；黑盒评估模块从用户处获得待评估模型的输出结果，与正确标签相比较得到评估结果。提供了多种黑盒评估手段，从黑盒的角度评估模型的鲁棒性；防御增强模块内置多种鲁棒性提升手段。从用户处获得待增强的模型及所选的防御增强方法信息，使用相应的防御增强方法对使用者上传的模型进行鲁棒性增强。本发明通过多种鲁棒性评估指标优化整个模型鲁棒性评估流程，使得不同的方法之间可以更方便、准确和全面的进行比较和评估的同时，通过内置的多种技术对模型进行防御，提升模型的鲁棒性。