計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域主要研究集圖像采集、處理、分析過程涉及的硬件、軟件、算法、系統(tǒng)等的設(shè)計(jì)、制造、應(yīng)用和維護(hù)。計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)是典型的人工智能領(lǐng)域，其技術(shù)及應(yīng)用發(fā)展歷經(jīng)多年，也是AI技術(shù)使用最多的技術(shù)領(lǐng)域之一，其應(yīng)用行業(yè)涵蓋國防、軍事、科技、經(jīng)濟(jì)、教育、工業(yè)生產(chǎn)、農(nóng)業(yè)、服務(wù)業(yè)等幾乎所有重要行業(yè)。在人工智能技術(shù)使用在該領(lǐng)域之前，就有相關(guān)比較成熟的應(yīng)用、工具組件(如opencv)、標(biāo)準(zhǔn)(如JTC1 SC24及信標(biāo)委SC24)。在人工智能技術(shù)應(yīng)用后，為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域帶來了革命性的變化，以往因?yàn)闇?zhǔn)確率而不能獲得實(shí)際應(yīng)用的場景，出現(xiàn)了相當(dāng)規(guī)模的實(shí)踐，其中不乏成熟度較高的實(shí)踐(如人臉識(shí)別、工業(yè)質(zhì)檢、金融業(yè)光學(xué)字符識(shí)別等)。隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，已有更多的先進(jìn)解決方案涌現(xiàn)。
 

　　AI可信賴是AI的一個(gè)研究領(lǐng)域，也是未來影響AI使能應(yīng)用效果的重要方面。瞄準(zhǔn)AI技術(shù)應(yīng)用最多、最廣泛的計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，制定AI可信賴技術(shù)規(guī)范，從方法論層面指引計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)AI可信賴建設(shè)，提出計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)可信賴技術(shù)要求及測試方法。在產(chǎn)業(yè)內(nèi)傳播有益經(jīng)驗(yàn)，對計(jì)算機(jī)視覺產(chǎn)業(yè)的整體安全可信賴水平提升及健康發(fā)展有重要意義，影響深遠(yuǎn)。
 

　　當(dāng)前，國際上對AI應(yīng)用的科研、生產(chǎn)、標(biāo)準(zhǔn)化的重點(diǎn)之一是AI可信賴。各標(biāo)準(zhǔn)化組織或國際組織，如ISO/IEC， IEEE， ETSI， ITU-T， AIIA， EU的工作聚焦在AI可信賴技術(shù)能力方面。各計(jì)算機(jī)視覺或相關(guān)解決方案廠商也大力研究發(fā)展AI可信賴技術(shù)，研制具備可信賴能力的產(chǎn)品?？深A(yù)期的是，在不久的未來，AI可信賴技術(shù)將成為各領(lǐng)域AI應(yīng)用的必要項(xiàng)。AI可信賴能力的要求也將是各領(lǐng)域發(fā)展不可回避的問題。計(jì)算機(jī)視覺是AI應(yīng)用最廣泛的領(lǐng)域，但缺乏針對核心AI部件(組件)的可信賴技術(shù)要求，普適AI可信賴技術(shù)在計(jì)算機(jī)視覺產(chǎn)業(yè)落地的問題，亟待解決。
 

　　本文件按照GB/T 1.1—2020《標(biāo)準(zhǔn)化工作導(dǎo)則 第1部分：標(biāo)準(zhǔn)化文件的結(jié)構(gòu)和起草規(guī)則》的規(guī)定起草。
 

　　本文件規(guī)定了基于人工智能的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)的可信賴技術(shù)要求和測試方法。本文件適用于基于人工智能的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)及其硬件、軟件和模型等部件的可信賴設(shè)計(jì)及測試, 為計(jì)算機(jī)視覺相關(guān)研制機(jī)構(gòu)、測試機(jī)構(gòu)、服務(wù)提供機(jī)構(gòu)及用戶提供參考。
 

　　可信賴概念要求：
 

　　1.可靠性
 

　　計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)，符合以下可靠性要求：
 

　　a) 應(yīng)能對附錄 B 中規(guī)定的圖像、視頻輸入給出反饋；
 

　　b) 附錄 B 中規(guī)定的圖像、視頻輸入，應(yīng)不致使系統(tǒng)進(jìn)入異常或無法持續(xù)服務(wù)的狀態(tài)；
 

　　c) 對不在附錄 B 中規(guī)定的圖像、視頻輸入，其中間或最終處理、分析結(jié)果應(yīng)可用；
 

　　d) 訓(xùn)練過程應(yīng)能保存斷點(diǎn)，在訓(xùn)練因故障停止后，從斷點(diǎn)繼續(xù)訓(xùn)練，宜能自動(dòng)重啟訓(xùn)練。
 

　　2.公平性
 

　　計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)，符合以下公平性要求：
 

　　a) 圖像、視頻處理、分析結(jié)果不應(yīng)對個(gè)體、社群造成歧視性傷害；
 

　　注：對視覺業(yè)務(wù)需求本身要求的情況除外(如某醫(yī)療視覺業(yè)務(wù)本身要求從步態(tài)判別殘障及恢復(fù)狀態(tài)，則不屬于歧視性傷害)。
 

　　b) 在未得到法律授權(quán)時(shí)，圖像、視頻處理、分析過程對同類數(shù)據(jù)應(yīng)采用相同的自動(dòng)決策邏輯；
 

　　c) 對特殊人群(如殘障人群)，宜實(shí)現(xiàn)特別的信息處理或傳遞方式，使該群體能使用系統(tǒng)的功能。
 

　　示例：某視覺系統(tǒng)識(shí)別輸入圖像輸出對圖像的解釋音頻，但對聾啞人群提供解釋音頻的文本以便閱讀。
 

　　隱私保護(hù)要求：
 

　　計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)隱私數(shù)據(jù)保護(hù)應(yīng)滿足以下要求，包含但不限于：
 

　　a) 明確隱私數(shù)據(jù)保護(hù)在數(shù)據(jù)生命周期管理內(nèi)的工作和要求，形成方案體系，內(nèi)容應(yīng)符合法律、行政法規(guī)、部門規(guī)章和其他規(guī)范性文件的強(qiáng)制性要求(包括 GB/T 35273—2020 要求)。隱私數(shù)據(jù)保護(hù)的方案體系，內(nèi)容應(yīng)至少覆蓋：
 

　　1) 涉及隱私數(shù)據(jù)存儲(chǔ)時(shí)，應(yīng)履行告知義務(wù)、獲取同意隱私數(shù)據(jù)存儲(chǔ)請求及相應(yīng)安全管理措施；
 

　　2) 業(yè)務(wù)目標(biāo)完成或圖像、視頻采集、處理分析計(jì)算設(shè)施更換、報(bào)廢時(shí)，刪除用戶隱私數(shù)據(jù)并實(shí)施防恢復(fù)措施；
 

　　3) 可再分配資源(視頻、圖像云空間)再分配之前，刪除原有用戶隱私數(shù)據(jù)并實(shí)施防恢復(fù)措施；
 

　　4) 隱私數(shù)據(jù)留存方案應(yīng)對用戶透明，明確界定需要留存的用戶隱私數(shù)據(jù)范圍、留存時(shí)間、目的及用戶告知機(jī)制。
 

　　b) 控制用戶隱私數(shù)據(jù)可見范圍，宜使用以下方法，包含但不限于：
 

　　1) 主動(dòng)隱私提醒；
 

　　2) 隱私符號(hào)；
 

　　3) 透明日志。
 

　　c) 控制數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性，宜使用解關(guān)聯(lián)方法，包含但不限于：
 

　　1) K 匿名，L 多樣性，T 接近性；
 

　　2) 數(shù)據(jù)屏蔽(如數(shù)據(jù)掩碼、數(shù)據(jù)截?cái)嗟?；
 

　　3) 隨機(jī)化(如使用圖像、視頻加噪、置換等)；
 

　　4) 同態(tài)加密；
 

　　5) 安全多方計(jì)算。
 

　　d) 增強(qiáng)基本安全性，宜使用安全加密方法，包含但不限于：
 

　　1) 可搜索加密；
 

　　2) 基于身份認(rèn)證的訪問控制；
 

　　3) 安全加密傳輸。
 

　　e) 檢查數(shù)據(jù)完整性，宜使用完整性檢測技術(shù)，包含但不限于：
 

　　1) 數(shù)字簽名；
 

　　2) 遠(yuǎn)程證明。
 

　　f) 確保對數(shù)據(jù)的可干預(yù)性，宜使用數(shù)據(jù)存取干預(yù)技術(shù)，包含但不限于：
 

　　1) 圖像、視頻數(shù)據(jù)溯源；
 

　　2) 細(xì)粒度訪問控制；
 

　　3) 隱私風(fēng)險(xiǎn)度量；
 

　　4) 用戶(圖像、視頻數(shù)據(jù)主體)同意機(jī)制及工具。
 

　　g) 提高用戶身份標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)安全性，宜實(shí)施數(shù)據(jù)脫敏，包含但不限于：
 

　　1) 將居民身份證、銀行卡、刑事證據(jù)、用戶面部、行為動(dòng)作、病灶、傷殘部位的圖像、視頻數(shù)據(jù)與用戶身份標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)分離存儲(chǔ)；
 

　　2) 使用動(dòng)態(tài)脫敏技術(shù)，確保數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)庫中取出時(shí)已脫敏；
 

　　3) 針對用戶身份標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)脫敏算法和混淆冗余數(shù)據(jù)，抗重識(shí)別，滿足以下要求；
 

　　• 在不慎泄露部分圖像、視頻數(shù)據(jù)及部分用戶身份識(shí)別數(shù)據(jù)時(shí)，用戶身份不被重識(shí)別；
 

　　• 在不慎泄露部分身份標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)時(shí)，用戶身份不被重識(shí)別；
 

　　• 在不慎泄露部分敏感屬性數(shù)據(jù)時(shí)，用戶身份不被重識(shí)別。
 

　　h) 宜采用差分隱私技術(shù)，保護(hù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的個(gè)人信息；
 

　　i) 宜采用聯(lián)邦學(xué)習(xí)，使訓(xùn)練數(shù)據(jù)不被泄露。
 

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