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12規(guī)范性引用文件GB/T35273信息安全技術(shù)個人信息安全GB/T41867-2022信息技術(shù)異構(gòu)計算heterogeneousc2結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)structureddata模型model試圖損害、破壞深度學習的訓練過程或未經(jīng)授權(quán)訪問、篡改訓練模型的個3數(shù)據(jù)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(jīng)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(shù)據(jù)質(zhì)量概述多源異構(gòu)智能計算場景下，訓練過程的數(shù)據(jù)主要分為輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)質(zhì)表1面向異構(gòu)計算的數(shù)據(jù)質(zhì)量要求5輸入數(shù)據(jù)質(zhì)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(shù)據(jù)應是來自真實世界的異構(gòu)數(shù)據(jù)或基于真實世界的異4d)若每項數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)應當能夠被預期設備所訪問。5.5隱私性要求b)對于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，對于具體訓練任務和法律法規(guī)明確要求進行保護的內(nèi)容，輸入數(shù)據(jù)不應直a)輸入數(shù)據(jù)的使用過程應確保合規(guī)，即對于異構(gòu)數(shù)據(jù)的采集、使用和傳輸應符合相關(guān)法律法規(guī)的d)對于獨立同分布的輸入數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)之間不應出現(xiàn)5i)應對輸入數(shù)據(jù)進行質(zhì)量檢測和過濾，防止數(shù)據(jù)投毒攻擊，包括臟標簽b)如異構(gòu)數(shù)據(jù)中包含數(shù)據(jù)標簽，數(shù)據(jù)標簽的來源應當明確，以支持根據(jù)數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)的模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)不被攻擊者b)輸出數(shù)據(jù)應當能夠被預期設備所訪問。b)輸出數(shù)據(jù)不應在訓練

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