无人平台智能感知系统安全分析技术规范DB11T2470-2025.pdf

《无人平台智能感知系统安全分析技术规范DB11T2470-2025》讲解了无人平台智能感知系统的安全测试与结果分析的技术要求，描述了系统构成、测试方案设计、测试环境准备、数据集构建、测试执行过程及结果评估方法。该文件明确了无人平台涵盖自动驾驶汽车、无人机、机器人等自主运行设备，并界定了对抗样本等关键技术术语。智能感知系统由传感器、智能感知算法、中间件与数据接口模块三部分组成，负责采集环境信息并输出结构化感知结果以支持决策控制。在安全测试方面，标准提出了仿真与封闭场地测试相结合的方式，强调测试环境需真实还原实际运行条件，并对传感器和算法的选型提出一致性与验证要求。测试数据集包括基准数据集、特定场景数据集、对抗样本数据集及其他可扩展数据集，分别用于评估系统在典型场景、极端环境干扰及网络攻击下的表现。特别是对抗样本数据集，需采用不少于五种攻击算法生成，确保覆盖多种数字与物理层面的攻击形式。测试过程中须进行三轮以上重复验证，并完整记录设备型号、参数设置、输入输出数据及异常情况。在结果分析环节，规范建立了包含检测准确性与抵御攻击能力两大维度的指标体系，具体包括精确率、召回率、漏检率、误检率和攻击成功率等关键指标，用于量化系统鲁棒性与安全性，从而为无人平台的安全优化提供数据支撑和技术路径。

《无人平台智能感知系统安全分析技术规范DB11T2470-2025》适用于从事无人平台研发、测试与运营的相关企事业单位，特别适用于自动驾驶汽车、工业及民用无人机、智能服务机器人等领域的企业技术研发部门、第三方检测机构、安全测评组织以及政府监管部门。该标准为智能感知系统的安全性能评估提供了统一的技术框架，可广泛应用于人工智能安全研究中心、高校科研团队在感知算法鲁棒性验证、对抗攻击实验设计中的实践指导。同时，由于该标准由北京市公安局提出并归口，也适用于公共安全管理领域对无人系统安全准入、风险防控和合规审查的参考依据。对于传感器制造商、自动驾驶解决方案提供商、智能交通系统集成商等产业链上下游单位，本文件具有重要的技术指导和行业规范作用，能够推动智能感知系统在复杂现实环境中实现更高水平的安全可靠运行。