亚远景-基于ISO/PAS 8800的机器学习模型安全验证与确认方法

发表时间：2025-12-15 作者：亚远景科技返回列表

ISO/PAS 8800:2024《道路车辆-安全和人工智能》标准为汽车AI系统提供了全生命周期安全框架，其验证与确认（V&V）方法针对机器学习模型的独特性进行了专门设计。

以下是核心方法体系：

一、验证与确认的基本原则

ISO/PAS 8800明确区分了验证与确认的概念：

验证：通过客观证据证明特定要求已满足，确保AI系统符合安全需求

确认：通过客观证据证明特定用途的要求已满足，确保AI系统在实际应用场景中的安全性

标准强调需将两者结合，贯穿数据、模型、系统集成到部署监控的全过程。

二、核心验证与确认方法

1. 数据层面的验证与确认

数据是机器学习安全的基础，标准要求：

数据质量评估：验证数据的准确性、完整性、独立性和代表性，确保训练数据能代表真实场景

数据可追溯性：记录数据采集时间、标注人员等元信息，实现全生命周期可追溯

极端场景覆盖：训练数据必须覆盖暴雨天气、传感器失效等边缘场景

偏差消除：通过数据清洗消除性别、地域等偏见，避免模型在未知场景下失效

2. 模型鲁棒性与泛化能力确认

针对AI模型的不确定性，标准提出专项评估：

ODD多样性测试：在操作设计域（ODD）内进行多样化验证，覆盖从城市路口到乡村公路的全部环境范围

对抗样本测试：注入对抗样本评估模型鲁棒性，Opt、AdvGAN等攻击方法在白盒测试中成功率可达98%，需通过特征压缩、防御性蒸馏等技术增强防御能力

仿真压力测试：利用CARLA、Pro-SiVIC等平台模拟降雨、遮挡等退化条件，评估目标检测可靠性

不确定性量化：要求AI输出包含可解释的置信度分数，当不确定性超过阈值时触发系统回退到安全模式

3. 系统性故障注入与场景测试

通过主动注入故障评估系统响应：

故障注入实验：系统性地扰动传感器输入，研究AI组件在异常和不可预见条件下的失效特征

静态故障检测：评估模型识别信号卡滞、偏移误差等静态故障的能力

范围验证：验证系统检测和响应超出范围信号的能力，确保在无效传感器数据下仍可靠

端到端场景测试：采用基于场景的测试方法，执行数千次高风险场景（如"鬼探头"）验证

4. 安全需求追溯性验证

需求分析验证：验证需求的完整性、正确性、一致性和可测试性，确保技术安全需求（TSR）可追溯到功能安全需求（FSR）

定量与定性结合：对于高完整性等级（ASIL）系统，采用故障树或马尔可夫分析进行定量评估；一般情况采用定性措施确保软硬件错误被充分排除

三、实施流程与工具链

1. V模型集成开发流程

标准推荐将AI安全活动嵌入传统V模型：

在系统架构设计阶段识别AI特定安全关切（AIC）

在软件层面实施安全概念，确保不确定性由安全性能变量（SPV）覆盖

采用2oo3投票器等冗余架构，符合ASIL-B级别的覆盖要求

2. 仿真-实车协同验证

基于仿真的安全基准：利用合成数据集和场景模糊测试探测系统极限，清华大学Challenger框架可使主流模型碰撞率提升26.1倍，有效暴露边缘场景

实车测试验证：在可控环境中模拟极端场景，要求验证结果达到99.99%置信度

持续监控部署：部署轻量级模块实时采集模型输出，设定安全阈值（如连续3次错误决策触发降级）

3. 持续学习与迭代更新

部署后监控：持续监控预测精度、置信度阈值和失效率，异常趋势触发诊断和风险缓解程序

受控验证更新：所有模型修改（重训练或实时适应）必须经过系统性安全验证，包括场景测试和鲁棒性检查

回滚机制：系统应具备回退到先前验证模型状态的能力，确保更新后性能下降时仍可安全运行

四、行业实践建议

流程整合：将ISO/PAS 8800要求嵌入ASPICE开发流程，新增数据管理、模型验证等环节

供应链协同：要求供应商提供数据质量报告和极端环境失效概率数据

安全档案构建：针对AI组件建立安全档案（Safety Case），通过形式化验证确保神经网络输出确定性

该框架的核心价值在于将传统功能安全方法（ISO 26262）与AI特性相结合，通过数据驱动、仿真加速和持续监控，构建适应机器学习模型不确定性的验证确认体系。