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        SCADE Vision 是ANSYS企业与美国卡内基梅隆大学联合开发的AI感知算法验证套件，基于云端部署的后台搜索引擎和网络前端人机界面的综合分析，通过对原数据做增强处理，生成对抗样本来检验待测算法，有效提升AI感知算法的验证效率并快速定位AI感知算法的潜在缺陷。

        SCADE Vision选择引擎由SCADE Vision分析器和SCADE Vision边界案例搜索器两部分组成，SCADE Vision边界案例搜索器负责搜索有价值的边界案例数据样本，SCADE Vision分析器负责边界案例样本潜在危害的根本原因（触发事件）。

        基于SCADE Vision的主动学习框架以经过充分训练的待测感知算法模型作为输入，从原始数据中提取典型样本，这类样本往往是容易受到人为攻击、外部环境和算法本身影响的运行场景（SCADE Vision称之为边界案例），之后对典型样本做增强处理（比如加入高斯噪声），生成对抗样本，用于待测算法的检验。这套主动学习框架的主要优势包括：

• 加快模型的训练速度
• 提高样本不均匀时的模型精度
• 降低噪声干扰

产品内容

• ANSYS SCADE Vision Analyzer

        SCADE Vision 分析器是一个基于网络的用户界面，支撑用户以原始数据、网络模型为输入自动获取感知算法模型的边界案例，并以支撑用户基于预定义或自定义触发事件列表定位边界案例的根本原因。SCADE Vision的分析流程遵循以下步骤：

? 连接待测模型

SCADE Vision分析器是待测试系统（感知App）加载到SCADE Vision云端的端口，待测系统一般是用于目标检测的卷积神经网络模型。SCADE Vision分析器支撑TensorFlow模型的加载，TensorFlow是目前用于卷积神经网络开发深度学习开源框架。

? 提交原始视频

SCADE Vision分析器支撑原始视频文件上传到SCADE Vision云端，支撑MAP4，AVI和MOV三种视频数据格式。

? 触发事件分析

完成测试后测试结果被上传到SCADE Vision数据库，SCADE Vision分析器界面对测试结果进行图形化显示。

? 生成安全报告

安全报告是一份对SCADE Vision识别出的触发事件的整体性总结，目的是帮助系统安全分析人员向App开发团队提出合理的安全需求。

• ANSYS SCADE Vision Edge Case Finder

? SCADE Vision Edge Case Finder 边界用例搜索器支撑AI感知算法模型的缺陷自动检测，基于原始摄像头数据不依赖于昂贵的标签样本，有效降低数据标注和真实运行环

境的测试成本；

? 基于原始摄像头数据自动生成对抗样本，通过缺陷检测和假阴性检测算法定位潜在缺陷，有效提升AI感知算法模型的安全性。

客户案例