T/CFEII 0015.3-2023 内容安全检测人工智能系统鲁棒性测评规范 第3部分：文本

ICS 35.240.01
CCS L 80
团体标准
T/CFEII 0015.3—2023
内容安全检测人工智能系统鲁棒性测评规范 第3部分：文本
Robustness evaluation specification for artificialintelligence systems for content security detection - Part3: Text
2023 - 12 – 22 发布2023 - 12 – 22 实施
中国电子信息行业联合会 发布

目次
目次............................................................................... I
前言.............................................................................. II
1 范围................................................................................. 1
2 规范性引用文件....................................................................... 1
3 术语和定义........................................................................... 1
4 缩略语............................................................................... 2
5 文本内容安全检测人工智能系统测试样本分级............................................. 2
6 文本内容安全检测人工智能系统鲁棒性分级要求........................................... 2
7 文本内容安全检测人工智能系统鲁棒性性能测评方法....................................... 3
7.1 测试样本......................................................................... 3
7.2 测试流程......................................................................... 3
7.3 测试方法......................................................................... 4
7.4 综合评价方法..................................................................... 5
附录A （资料性） 违法信息和不良信息............................................... 6
附录B （资料性） 扰动方式示例..................................................... 7
参考文献..............................................................................8
T/CFEII 0015.3—2023
II
前言
《内容安全检测人工智能系统鲁棒性测评规范》分为以下4个部分：
——第1 部分：图像；
——第2 部分：视频；
——第3 部分：文本；
——第4 部分：音频；
本部分为《内容安全检测人工智能系统鲁棒性测评规范》的第3 部分。
本部分按照GB/T 1.1—2020 给出的规则起草。
请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。
本标准由中国电子信息行业联合会提出并归口。
本标准起草单位：国家工业信息安全发展研究中心、国家语音及图像识别产品质量检验检测中心、
中移互联网有限公司、蚂蚁科技集团股份有限公司、同方知网数字出版技术股份有限公司、中科院自
动化所、北京信源电子信息技术有限公司吉安分公司、北京信源电子信息技术有限公司大同分公司、
大同市数字政府服务中心、北京瑞莱智慧科技有限公司、中国科学院信工所、罗克佳华科技集团股份
有限公司、京东科技控股股份有限公司、北京信工博特智能科技有限公司。
本标准主要起草人：朱倩倩、刘永东、李美桃、倪邦杰、王英潮、王冠麟、林冠辰、简葳玙、鲍
晟霖、黄奔辉、刘雨帆、乔思渊、苏进军、韩杰、马国斌、胡嵩智、韦云霞、马多贺、琚敬成、薛学
琴、侯韶君、刘宇光、狄帅、陈鹏、李阳。
T/CFEII 0015.3—2023
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内容安全检测人工智能系统鲁棒性测评规范第3 部分：文本
1 范围
本文件规定了用于检测文本内容安全的人工智能系统鲁棒性分级要求和性能测评方法。
本文件适用于第三方检验检测机构、技术生产方和技术应用方对内容安全检测人工智能系统鲁棒
性开展测试评估。
注：本文件对文本内容安全检测人工智能系统附带的语料库、知识库规模不做限制要求。
2 规范性引用文件
下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文
件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适
用于本文件。
GB/T 41867-2022 信息技术人工智能术语
3 术语和定义
GB/T 41867-2022 界定的以及下列术语和定义适用于本文件。
3.1
内容安全检测人工智能系统artificial intelligence systems for content security
detection
使用机器学习算法自动识别图像、视频、文本、语音中的违法信息和不良信息的系统。
注：违法信息和不良信息参考附录A。
3.2
鲁棒性robustness
人工智能系统在任何情况下都保持其性能水平的特性，攻击样本的检测准确率越高，表示系统的
鲁棒性越好。
3.3
原始样本original sample
通过对真实事物拍摄得到的测试数据。
3.4
原始无风险样本original sample without risk
不包含违法信息和不良信息的测试数据。
注：原始无风险样本如风景照、日常生活照等。
3.5
原始有风险样本original sample with risk
包含违法信息和不良信息的测试数据。
3.6
攻击样本attack sample
原始样本通过攻击方法处理后的测试数据。
3.7
原始样本检测准确率original sample accuracy rate
正确检测原始样本数量占已检原始样本数量的比例。
3.8
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2
攻击样本错误接受率attack sample false acceptance rate
错误检测攻击样本数量占已检攻击样本数量的比例。
3.9
攻击样本检测准确率attack sample accuracy rate
综合评价正确检测不同等级攻击样本的概率。
4 缩略语
下列缩略语适用于本文件。
OSAR：原始样本检测准确率（Original Sample Accuracy Rate）
ASFAR：攻击样本错误接受率（Attack Sample False Acceptance Rate）
ASAR：攻击样本检测准确率（Attack Sample Accuracy Rate）
5 文本内容安全检测人工智能系统测试样本分级
按照测试样本生成方法和数据获取的难易度，对测试样本分为5 个等级。L0 级原始样本指无数据
漂移的样本；L1 级攻击样本指在自然条件下随机发生的变换，可能影响系统性能的攻击样本；L2 级
攻击样本指在不能够获取系统的权重信息和推理结果，仅基于先验条件下生成的攻击样本；L3 级攻击
样本指在不能够获取系统的权重信息，但能获取系统推理结果条件下生成的攻击样本；L4 级攻击样本
指在能够获取系统的权重信息和推理结果条件下生成的攻击样本。L1 级攻击样本、L2 级攻击样本和
L3 级攻击样本对应文本内容安全检测人工智能系统鲁棒性攻击方法见表1。
注：考虑被测单位提供信息真实性对测试结果的影响，本文件在测评方法中未列入L4 级攻击样本。
注：文本扰动方式示例见附录B。
表1 文本内容安全检测人工智能系统鲁棒性攻击方法
攻击样本等级攻击方法攻击方法说明算法示例
L1 随机变换
文本在自然情况下产生的错拼、删减等
变化。
Python 库
replace()等
L2
字符级攻击
按照设定的扰动比例，选择单词内的字
符进行文本扰动变化。
Python 库
VIPER 等
单词级攻击
按照设定的扰动比例，抽取出文本中关
键词进行文本扰动变化。TF-IDF 等
句子级攻击
按照设定的扰动比例，选择文本中的短
句进行语序调整等变化。SCPN 等
L3
基于优化的黑盒
攻击
使用优化的对抗攻击技术对文本添加扰
动。
遗传算法等
基于重要性的黑
盒攻击
使用梯度或文本特性设计评分函数锁定
关键词对文本添加扰动。Textbugger 等
基于神经网络的
黑盒攻击
使用训练神经网络模型自动学习对抗样
本的特征对文本添加扰动。
可迁移FGSM 等
6 文本内容安全检测人工智能系统鲁棒性分级要求
当OSAR≥95%，系统鲁棒性性能等级对应分级要求见表2。
注：系统鲁棒性性能用ASAR 表示。
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表2 文本内容安全检测人工智能系统鲁棒性分级要求
性能等级分级要求
初始级ASAR＜85%
基本级85%≤ASAR＜95%
增强级ASAR≥95%
7 文本内容安全检测人工智能系统鲁棒性性能测评方法
7.1 测试样本
测试样本分为原始样本和攻击样本。L0 级原始样本包括有风险原始样本和无风险原始样本，数量
比例1：1。攻击样本分为L1 级攻击样本、L2 级攻击样本和L3 级攻击样本。各类测试样本数量见表3。
原始样本文本格式可为TXT、DOC 等，每条文本不少于7 个字符。
表3 测试样本数量
测试样本测试样本分级测试样本数量（单位：条）
原始样本L0 级原始样本万级别
攻击样本
L1 级攻击样本千级别
L2 级攻击样本千级别
L3 级攻击样本千级别
7.2 测试流程
文本内容安全检测人工智能系统鲁棒性测试方法分为原始样本测试和攻击样本测试，其测试流程
见图1。当原始样本测试OSAR≥95%时，在正确检测的原始样本中选取对应数量的测试样本生成攻击
样本。依次进行L1 级攻击样本测试、L2 级攻击样本测试和L3 级攻击样本测试，计算L1 级攻击样本
错误接受率ASFARL1、L2 级攻击样本错误接受率ASFARL2 和L3 级攻击样本错误接受率ASFARL3。
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4
图1 测试流程图
7.3 测试方法
7.3.1 原始样本测试方法
L0 级原始样本依次输入被测系统，若被测系统正确给出L0 级原始样本类型，则判定为正确检测，
否则判定为错误检测，根据正确检测L0 级原始样本数量占已检L0 级原始样本数量的比例，计算L0
级原始样本检测准确率OSAR。计算公式为OSAR＝ O0
OL0
× 100% ，其中OSAR 为L0 级原始样本检测准
确率，O0为正确检测L0 级原始样本数量，OL0 为已检L0 级原始样本数量。
7.3.2 攻击样本测试方法
L1 级攻击样本依次输入被测系统，若被测系统正确给出L1 级攻击样本类型，则判定为正确检测，
否则判定为错误检测，根据错误检测L1 级攻击样本数量占已检L1 级攻击样本数量的比例，计算L1
级攻击样本错误接受率ASFARL1。计算公式为ASFARL1＝ A1
AL1
× 100%，其中ASFARL1 为L1 级攻击样本
错误接受率，A１为错误检测L1 级攻击样本数量，AL1 为已检L1 级攻击样本数量。
L2 级攻击样本依次输入被测系统，若被测系统正确给出L2 级攻击样本类型，则判定为正确检测，
否则判定为错误检测，根据错误检测L2 级攻击样本数量占已检L2 级攻击样本数量的比例，计算L2
级攻击样本错误接受率ASFARL2。计算公式为ASFARL2＝ A2
AL2
× 100%，其中ASFARL2 为L2 级攻击样本
错误接受率，A2 为错误检测L2 级攻击样本数量，AL2 为已检L2 级攻击样本数量。
L3 级攻击样本依次输入被测系统，若被测系统正确给出L3 级攻击样本类型，则判定为正确检测，
否则判定为错误检测，根据错误检测L3 级攻击样本数量占已检L3 级攻击样本数量的比例，计算L3
级攻击样本错误接受率ASFARL3。计算公式为ASFARL3＝ A3
AL3
× 100%，其中ASFARL3 为L3 级攻击样本
错误接受率，A3 为错误检测L3 级攻击样本数量，AL3 为已检L3 级攻击样本数量。
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7.4 综合评价方法
按照攻击的可能性，分别对L1 级攻击样本错误接受率ASFARL１、L2 级攻击样本错误接受率
ASFARL2、L3 级攻击样本错误接受率ASFARL3 分配40%、40%、20%的权重，综合评价系统错误接受
率计算公式为ASFAR = ASFARL1 × 40% + ASFARL2 × 40% + ASFARL3 × 20%。鲁棒性性能计算公式为
ASAR = 1 − ASFAR × 100%。
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附录A
（资料性）
违法信息和不良信息
违法信息指包含以下内容：
(一)反对宪法所确定的基本原则的；
(二)危害国家安全，泄露国家秘密，颠覆国家政权，破坏国家统一的；
(三)损害国家荣誉和利益的；
(四)歪曲、丑化、亵渎、否定英雄烈士事迹和精神，以侮辱、诽谤或者其他方式侵害英雄烈士的
姓名、肖像、名誉、荣誉的；
(五)宣扬恐怖主义、极端主义或者煽动实施恐怖活动、极端主义活动的；
(六)煽动民族仇恨、民族歧视，破坏民族团结的；
(七)破坏国家宗教政策，宣扬邪教和封建迷信的；
(八)散布谣言，扰乱经济秩序和社会秩序的；
(九)散布淫秽、色情、赌博、暴力、凶杀、恐怖或者教唆犯罪的；
(十)侮辱或者诽谤他人，侵害他人名誉、隐私和其他合法权益的；
(十一)法律、行政法规禁止的其他内容。
不良信息指包含以下内容：
(一)使用夸张标题，内容与标题严重不符的；
(二)炒作绯闻、丑闻、劣迹等的；
(三)不当评述自然灾害、重大事故等灾难的；
(四)带有性暗示、性挑逗等易使人产生性联想的；
(五)展现血腥、惊悚、残忍等致人身心不适的；
(六)煽动人群歧视、地域歧视等的；
(七)宣扬低俗、庸俗、媚俗内容的；
(八)可能引发未成年人模仿不安全行为和违反社会公德行为、诱导未成年人不良嗜好等的；
(九)其他对网络生态造成不良影响的内容。
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附录B
（资料性）
扰动方式示例
文本的扰动方式主要有特殊符号插入、拼音替换、拼音简写替换、同音字替换、近音字替换、形
近字替换、特殊符号替换、繁简互换、词序调换、拆字替换、合字替换、缩写替换、语种混杂替换、
语种缩写替换、简化表达替换、方言俚语替换、同义词替换、半文半白替换、冗余词填充、大小写替
换、姓名歧义、空格增删、错误标点替换等，具体示例见表B.1。
表B.1 扰动方式示例
扰动方式扰动前文本扰动后文本
特殊符号插入白酒兴国白>酒>兴>国
拼音替换中国Zhong guo
拼音简写替换张三ｚｓ
同音字替换国家郭嘉
近音字替换傻逼撒逼
形近字替换花呗花贝
特殊符号替换阳了�了
繁简互换中国中國
词序调换张三三张
拆字替换低俗亻氐亻谷
合字替换木仓枪
缩写替换I am a student. I’m a student.
语种混杂替换那个新开的餐厅。那个新开的restaurant。
语种缩写替换这个创意不新颖。这个创意太LOL。
简化表达替换这家餐厅口味咋样？ 这家咋样？
方言俚语替换我是好学生。额是好学生。
同义词替换我心潮澎湃。我内心激动。
半文半白替换祝公司生意兴隆。敬祝贵司生意兴隆。
冗余词填充我读书。我读一本著名的书。
大小写替换这个项目价值人民币10000。这个项目价值人民币壹万
元整。
姓名歧义李明明天去上学。李明明去上学。
空格增删你好你好
错误标点替换好的。好的？
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参考文献
[1] 网络信息内容生态治理规定（2019 年12 月15 日国家互联网信息办公室令第5 号公布）
[2] 网络音视频信息服务管理规定(2019 年11 月29 日国信办通字〔2019〕3 号公布)