Z市台风模型地质一体化应用技术咨询实战“术”分享——模型安全测试架构的业务参数如何设计

在PaaS产品的安全架构中，包含了模型的安全架构模块，这块通常是AI架构团队来设计的，这跟PaaS是两个不同的团队，但往往由PaaS统筹在同一份架构设计中。在模型的安全测试中，这个模型有若干业务参数在测试时，需要一些专业测试知识进行测试，尤其是这类的数据很难生成。

这些参数包括，海陆架上的海温、海盐、海流、生态指标以及波浪高度，这些测试参数很难测试，输入的数据样本积累很少，也无法在极少参数样本的条件下对模型安全进行测试。这个适合借助云PAAS环境，我们意外地获得了一份模拟数据。这份数据包含了几年的海温、盐、流和生态指标数据，但是这份数据比较稀疏。在设计安全测试架构时候，对参数构成的要求是1公里的分辨率，但是这份数据是100公里的分辨率，远远不满足要求。

于是在，在PaaS环境下，利用AI test的工具组件，把测试数据丰富起来，按照间隔密度，在一个分辨率单位内再增加100份数据样本，促使分辨率达到了1公里的密度。

这样就解决了数据稀疏的问题，但是还有一个问题，就是模拟数据跟测试范围不一致。模拟数据是各个大陆的零散数据，而Z市的地质院只负责本市地质地形地貌的生态保护，因此需要模拟本市的情况进行调整。于是，在波浪高度的参数数据里进行筛选。本市的波浪高度一般在20米左右，但是其他城市波浪高度分布在10到50米的范围内，于是把波浪数据样本挑出20米左右的样本，作为跟本市数据相符的训练数据。