【英语版】国际标准 ISO/IEC 24029-2:2023 EN 人工智能（AI）-神经网络鲁棒性评估-第2部分：使用形式化方法的方法论 Artificial intelligence (AI) - Assessment of the robustness of neural networks - Part 2: Methodology for the use of formal methods.pdf

ISO/IEC24029-2:2023ENArtificialintelligence(AI)-Assessmentoftherobustnessofneuralnetworks-Part2:Methodologyfortheuseofformalmethods是一份关于人工智能（AI）的标准，它对神经网络（神经网络）的稳健性评估进行了详细的规定。该标准主要关注神经网络的可靠性、安全性和稳定性等方面的评估。

该标准的主要内容包括以下几个方面：

1.神经网络评估的目的和意义：该标准旨在评估神经网络的稳健性，以确保其在各种情况下都能正常工作，避免出现错误或异常行为。

2.评估方法：该标准提供了使用形式化方法评估神经网络稳健性的方法。形式化方法是一种使用数学符号和逻辑规则来描述和理解系统的技术，可以帮助人们更准确地分析和评估系统的可靠性和安全性。

3.评估流程：该标准提供了一个评估流程，包括确定评估目标和范围、选择合适的形式化工具、构建模型和场景、执行分析、得出结论等步骤。评估流程可以指导评估人员按照规范的方法进行评估，以确保评估结果的准确性和可靠性。

4.评估指标：该标准还提供了评估神经网络稳健性的指标，包括错误率、稳定性和鲁棒性等指标。这些指标可以帮助评估人员更全面地了解神经网络的性能和可靠性，并为其提供改进的方向和建议。

ISO/IEC24029-2:2023ENArtificialintelligence(AI)-Assessmentoftherobustnessofneuralnetworks-Part2:Methodologyfortheuseofformalmethods是一份非常重要的标准，它为神经网络的稳健性评估提供了规范的方法和流程，有助于提高神经网络的可靠性和安全性。