本发明提供一种肺炎辅助诊断系统的鲁棒性测试数据生成方法，包括：创建CycleGAN网络，用于通过输入参数的定义，自动生成具备个性化干扰的肺炎医学图像的测试数据；所述CycleGAN网络包括生成器和判别器，所述生成器用于根据输入的分类标签c和随机噪声z，输出生成数据Xfake=G(c,z)；所述判别器用于判断所述生成数据Xfake是否为真实数据的概率分布P(S|X)以及生成数据Xfake对于分类标签的概率分布P(C|X)；所述CycleGAN网络中引入CBAM注意力模块用于取代网络中原始残差块；在CycleGAN网络中引入对肺炎的局部鉴别器。本方法能够代替人工进行相关测试数据生成，避免由于数据集规模、质量问题所造成的对抗鲁棒性测试覆盖率低、测试缺陷漏报率高等问题。