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12规范性引用文件GB/T35273信息安全技术个人信息安全GB/T41867-2022信息技术异构计算heterogeneousc2结构化数据structureddata模型model试图损害、破坏深度学习的训练过程或未经授权访问、篡改训练模型的个3数据后门投毒攻击databackd对抗样本攻击adversarialexampleatt一种攻击方式，攻击者在原始样本中添加肉眼不可见或在经处理不影响整体的肉眼可见的细微扰动，致使训练好的模型以高置信度给出与原样本不同4数据质量概述多源异构智能计算场景下，训练过程的数据主要分为输入数据和输出数据。数据质表1面向异构计算的数据质量要求5输入数据质量要求5.1准确性要求a)对于描述客观真实世界或信息的场景，数据应是来自真实世界的异构数据或基于真实世界的异4d)若每项数据存在对应的标签，标签的准确度5.2完整性要求5.3一致性要求b)输入数据应当能够被预期设备所访问。5.5隐私性要求b)对于非结构化数据，对于具体训练任务和法律法规明确要求进行保护的内容，输入数据不应直a)输入数据的使用过程应确保合规，即对于异构数据的采集、使用和传输应符合相关法律法规的d)对于独立同分布的输入数据，数据之间不应出现5i)应对输入数据进行质量检测和过滤，防止数据投毒攻击，包括脏标签b)如异构数据中包含数据标签，数据标签的来源应当明确，以支持根据数据标签追溯到对应的标应采取加密存储、访问控制等措施，保护输出数据的模型的结构和参数不被攻击者b)输出数据应当能够被预期设备所访问。b)输出数据不应在训练
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