模型鲁棒性评测 的平台界面预览,采用 AEGIS 统一安全平台一致的设计语言,展示核心工作流与数据视图。
覆盖多类典型模型,提供多攻击面体检,快速完成全量评测并行交付报告。让"扛不扛打"从感性认知变成可对比的评测结论。
广泛覆盖主流模型类型,融合多种对抗攻击方式,统一参数体系调用,全面评估模型抗打能力。
经验式攻击模拟真实威胁场景,认证鲁棒性以形式化方法 / 数学证明提供安全性保证,两者互补全面评估模型抗打能力。
集成业界主流开源评测框架,统一参数与报告,省去逐个工具的工程化对接门槛,快速融入现有 MLOps 流程。
支持面向自动驾驶的现实扰动评估,覆盖目标检测对抗攻击与大模型对抗测试等多攻击面,快速评测与完整报告并行交付。
围绕实际业务节奏与合规节点,落地到团队可复用的安全流程。
面向自动驾驶与智能网联汽车厂商,对车端感知模型做物理补丁与现实扰动评估。
面向金融风控、反欺诈、信贷模型负责人,验证模型在对抗扰动下的稳健性。
面向医疗影像与诊断 AI 团队,防范医学影像投毒导致的误诊风险。
面向政务、工业质检、智慧城市视觉应用方,体检视觉模型的抗攻击能力。
以下为典型值,具体收益以 POC 一案一议为准。
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