Descrizione del prompt
Sicurezza dell'IA ├─ Obiettivi Principali (CIA + Conformità + Affidabilità) │ ├─ Riservatezza │ ├─ Integrità │ ├─ Disponibilità │ ├─ Conformità │ └─ Comportamento Affidabile │ ├─ Controllabile sotto attacchi malevoli │ ├─ Stabile durante guasti imprevisti │ └─ Mantiene il comportamento previsto in caso di cambiamenti ambientali │ ├─ Confini Concettuali e Concetti Correlati │ ├─ Relazione con Affidabilità / Robustezza │ │ ├─ Affidabilità / Robustezza: Si concentra su perturbazioni non malevole e casuali │ │ │ ├─ Rumore del sensore │ │ │ └─ Deriva della distribuzione dei dati │ │ └─ Sicurezza dell'IA: Si concentra su attacchi deliberati, malevoli e attentamente progettati │ │ └─ Perturbazione Avversaria (FGSM, ecc.) │ ├─ Relazione con la Cybersecurity Tradizionale / Ingegneria della Sicurezza │ │ ├─ Sicurezza Tradizionale: Protegge infrastrutture, reti e dati │ │ │ ├─ Firewall │ │ │ ├─ Rilevamento delle intrusioni │ │ │ ├─ Controllo degli accessi │ │ │ └─ Applicazioni crittografiche │ │ └─ Sicurezza dell'IA: Approfondisce il comportamento del modello e le dipendenze dei dati │ │ └─ Ad esempio: Gli attacchi backdoor non possono essere rilevati dalla scansione tradizionale delle vulnerabilità │ └─ Posizione all'interno dell'IA Affidabile │ ├─ Altri pilastri dell'IA Affidabile │ │ ├─ Equità │ │ ├─ Spiegabilità / Interpretabilità │ │ ├─ Trasparenza │ │ └─ Privacy │ └─ La sicurezza è il fondamento dell'IA Affidabile
![Illustrazione scientifica di:
```python
import os
import re
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from tqdm import tqdm
import joblib
import matplotlib.pyplot as plt
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# Configurazione
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class Config:
# ✅ Nuova versione: Excel dei punti di accumulo acqua (aggiunta pioggia cumulata)
points_xlsx = r'F:\实验数据\CA_积水点融合\深度置信网络\样本输出_final\积水点_整合_step3_研究区内_新增累计降雨_719-723.xlsx'
# Risultati della simulazione CA e dati geografici
ca_data_dir = r'F:\实验数据\CA_积水点融合\深度置信网络\CA模拟结果'
geo_data_dir = r'F:\实验数据\CA_积水点融合\深度置信网络\地理数据' # building_density.npy, DEM.npy, road_density.npy, Slope.npy, Landuse.npy
# Patch & Campionamento
patch_size = 64
ca_dry_thr_cm = 1.0 # Soglia di profondità dell'acqua per campioni negativi: < 1cm
tile_size = 200 # Dimensione della tile per il campionamento spaziale uniforme dei campioni negativi (unità: cella della griglia)
# Tipi di codifica one-hot di Landuse (possono essere modificati in base ai dati effettivi)
landuse_types = [7, 8, 10, 50, 60, 80, 100]
# Relativo all'addestramento
output_dir = r'F:\实验数据\CA_积水点融合\深度置信网络\DBN训练输出_64patch_mu'
```](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpub-8c0ddfa5c0454d40822bc9944fe6f303.r2.dev%2Fai-drawings%2FBFJVaELXylgOOK0WatKO6tw6EfizLTx7%2F8a5d501e-e43d-4dfe-b168-5609ff4c3ef1%2F03d366b1-042e-4669-8cfb-aa5952cc4cb1.png&w=3840&q=75)
