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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利基于不同迁移能力和决策边界攻击的声纹识别对抗样本检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115188385B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210659947.8，技术领域涉及：G10L17/04；该发明授权基于不同迁移能力和决策边界攻击的声纹识别对抗样本检测方法是由徐东伟;蒋斌;房若尘;宣琦设计研发完成，并于2022-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于不同迁移能力和决策边界攻击的声纹识别对抗样本检测方法在说明书摘要公布了：基于不同迁移能力和决策边界攻击的声纹识别对抗样本的检测方法，首先对说话人信号进行数据预处理，划分为训练集和测试集；根据训练数据搭建声纹识别模型；利用不同的对抗攻击方法在目标模型上生成对抗样本；将干净样本和对抗样本的混合样本集输入目标模型和检测模型中，得到对应的两个标签，比较标签是否一致，若不一致，设定检测值即对抗扰动比例为0，若标签一致则利用决策边界攻击方法对标签不变的样本进行攻击，来获得对抗扰动比例；在干净样本集中利用决策边界攻击，来获得一批对抗扰动比例，在这些扰动比例中确定检测的决策阈值；利用确定的决策阈值来检测对抗样本，若样本的扰动比例值大于阈值，则样本为干净样本，反之为对抗样本。

本发明授权基于不同迁移能力和决策边界攻击的声纹识别对抗样本检测方法在权利要求书中公布了：1.基于不同迁移能力和决策边界攻击的声纹识别对抗样本的检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：对说话人语音信号进行数据预处理； 步骤2：搭建声纹识别模型； 步骤3：根据声纹识别模型设计对抗样本； 步骤4：获得样本对抗性扰动比例；步骤4具体包括： 将包含干净样本和对抗样本的混合样本集分别输入目标模型和检测模型，得到模型输出和则对应模型输出标签为比较Tdetect与Ttarget是否一致；若不一致则设定扰动比例若一致则对该样本进行决策边界攻击；此处采取HopSkipJumpAttackHSJA决策边界攻击方法，该攻击方法所得到的对抗样本将非常逼近于模型的决策边界；有3个步骤：1、梯度方向估计；2、通过几何级数进行步长搜索；3、通过二分类法进行边界搜索；对于无目标攻击，HSJA攻击首先从均匀分布中采样一个初始对抗样本x't,然后进行二分类搜索查询决策边界，同时更新x't→xt；在更新后的对抗样本xt处估计梯度方向，梯度方向由蒙特卡洛方法近似估计；接着通过几何级数进行步长搜索，同时更新xt→x't+1；接下来在进行二分类搜索；重复以上步骤，直至到达最大迭代次数；最后得到攻击成功后的扰动量δi，则扰动比例为： 步骤5：根据干净样本获取决策阈值； 步骤6：根据决策阈值对样本进行判断。

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