神经网络是一种模拟人脑的计算模型，可以用于各种AI应用，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。神经网络的基本结构是由多个神经元组成的层次结构，每个神经元都有多个输入和一个输出。神经网络的训练过程是通过反向传播算法来调整神经元之间的连接权重，以使网络的输出与期望输出尽可能接近。然而，由于神经网络的复杂性和不确定性，其鲁棒性评估一直是一个重要的问题。

鲁棒性是指系统在面对各种不确定性和威胁时的稳定性和可靠性。在神经网络中，不确定性和威胁可能来自于多个方面，如输入数据的噪声、攻击者的恶意攻击、系统故障等。因此，评估神经网络的鲁棒性需要考虑多种因素，并采用多种方法来模拟和测试各种不确定性和威胁。

ISO/IEC TR 24029-1:2021提供了一种通用的方法来评估神经网络的鲁棒性。该方法包括以下步骤：

1. 定义鲁棒性评估的目标和范围。这包括确定评估的对象（如神经网络的哪些方面需要评估）、评估的环境（如输入数据的来源和噪声类型）、评估的威胁模型（如攻击者的攻击方式和能力）等。

2. 收集和准备评估数据。这包括选择合适的数据集、生成噪声数据、选择攻击方式和生成对抗样本等。

3. 进行鲁棒性评估。这包括使用各种评估指标来评估神经网络的鲁棒性，如准确率、鲁棒性指标、对抗样本的生成率等。

4. 分析和解释评估结果。这包括分析评估结果的优缺点、确定改进方向、解释评估结果的原因等。

本标准还介绍了一些常用的鲁棒性评估方法和技术，如对抗训练、对抗样本生成、模型压缩等。这些方法和技术可以帮助提高神经网络的鲁棒性，从而更好地应对各种不确定性和威胁。

相关标准
- ISO/IEC 23894:2020 人工智能-对抗攻击和防御技术
- ISO/IEC 30107-3:2019 信息技术-生物识别-部分3：性能测试和评估
- ISO/IEC 27001:2013 信息技术-安全技术-信息安全管理系统-要求
- ISO/IEC 12207:2017 信息技术-软件生命周期过程