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申请/专利权人：天云融创数据科技(北京)有限公司

摘要：本申请公开了一种用于测评人工智能模型的方法及系统，涉及人工智能技术领域，其中，用于测评人工智能模型的方法，包括如下步骤：S1：接收测评请求，根据测评请求对请求端进行安全性验证，并生成请求端安全结果；若请求端安全结果为安全，则执行S2；若请求端安全结果为不安全，则发送请求风险警报；S2：接收待测评模型，对待测评模型进行安全性检测，并生成模型检测结果；若模型检测结果为安全，则执行S3；若模型检测结果为不安全，则发送模型风险警报；S3：根据待测评模型获取执行测评虚拟机，并通过执行测评虚拟机对待测评模型进行测评，获得测评结果，将测评结果发送至请求端。本申请能够提高人工智能模型的测评安全性和测评准确性。

主权项：1.一种用于测评人工智能模型的方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：接收测评请求，根据测评请求对请求端进行安全性验证，并生成请求端安全结果，其中，请求端安全结果为安全或不安全；若请求端安全结果为安全，则执行S2；若请求端安全结果为不安全，则发送请求风险警报；S2：接收待测评模型，对待测评模型进行安全性检测，并生成模型检测结果，其中，模型检测结果为安全或不安全；若模型检测结果为安全，则执行S3；若模型检测结果为不安全，则发送模型风险警报；S3：根据待测评模型获取执行测评虚拟机，并通过执行测评虚拟机对待测评模型进行测评，获得测评结果，将测评结果发送至请求端；其中，测评结果至少包括：输出精度值和精度判断结果；其中，接收测评请求，根据测评请求对请求端进行安全性验证，并生成请求端安全结果的子步骤如下：S11：接收登录请求或注册请求，完成登录或注册后，接收测评请求，其中，测评请求至少包括：请求时间、请求地址和请求端信息；其中，请求端信息至少包括：请求端的地址、设备型号、当前使用时长、多个实时安全数据，以及每个实时安全数据的值；S12：根据请求端信息中的设备型号和当前使用时长确定每个实时安全数据的当前影响权重；S13：根据请求端信息中的每个实时安全数据的值和当前影响权重计算请求端安全值；S14：根据预设的请求端安全阈值对请求端安全值进行判断，生成请求端安全结果；若请求端安全值大于或等于请求端安全阈值，则生成的请求端安全结果为安全；若请求端安全值小于请求端安全阈值，则生成的请求端安全结果为不安全；其中，根据请求端信息中的设备型号和当前使用时长确定每个实时安全数据的当前影响权重的子步骤如下：S121：根据请求端信息中的设备型号对影响权重数据库进行遍历，将影响设备型号与请求端信息中的设备型号相同的影响权重表作为需求权重表；S122：根据请求端信息中的多个实时安全数据对需求权重表中的多个安全数据进行遍历，并将与实时安全数据相同的安全数据对应的影响权重作为需求影响权重；S123：根据请求端信息中的当前使用时长对每个需求影响权重所对应的权重差值表进行分析，获得当前权重差值；S124：根据当前权重差值和需求影响权重计算当前影响权重，其中，当前影响权重=需求影响权重+当前权重差值；其中，根据请求端信息中的当前使用时长对每个需求影响权重所对应的权重差值表进行分析，获得当前权重差值的子步骤如下：S1231：按照时长从短至长的顺序对多个标准使用时长和当前使用时长进行排序，将时长小于当前使用时长的标准使用时长作为短时长，并为每个短时长生成一个短序号；将时长大于当前使用时长的标准使用时长作为长时长，并为每个长时长生成一个长序号；其中，时长短的短时长对应的短序号小于时长长的短时长对应的短序号，时长短的长时长对应的长序号小于时长长的长时长对应的长序号；S1232：对所有的短时长进行分析，获得短差值；S1233：对所有的长时长进行分析，获得长差值；S1234：根据短差值和长差值计算当前权重差值；其中，当前权重差值的表达式如下： ；其中，为第个实时安全数据的当前权重差值；为短序号为的短时长所对应的平均权重差值；为第个实时安全数据的短差值；为短序号为的短时长所对应的时长值；为短序号为的短时长所对应的时长值；，为短序号的总个数；为当前使用时长的时长值；为长序号为的长时长所对应的平均权重差值；为长序号为的长时长所对应的时长值；为长序号为的长时长所对应的时长值；，为长序号的总个数；为第个实时安全数据的长差值。

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