上海交通大学杨杰获国家专利权
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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利针对深度神经网络对抗样本的对抗噪声去除方法及系统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：CN113963213B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202111252920.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权针对深度神经网络对抗样本的对抗噪声去除方法及系统是由杨杰;李佳文设计研发完成，并于2021-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本针对深度神经网络对抗样本的对抗噪声去除方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种针对深度神经网络对抗样本的对抗噪声去除方法，属于图像处理领域。其包括:利用干净图像样本进行端到端训练，获得条件变分自编码器与分类器；将待去噪的对抗图像输入至所述条件变分自编码器和分类器，获得所述对抗图像的去噪样本与类别。本发明通过去除对抗图像样本中的噪声，可以提升模型针对对抗图像样本的鲁棒性，经过去除对抗噪声的图像样本特征明显，可以正确分类，同样提高了后续任务的可靠性与安全性。
本发明授权针对深度神经网络对抗样本的对抗噪声去除方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种针对深度神经网络对抗样本的对抗噪声去除方法，其特征在于，包括： 利用干净图像样本对条件变分自编码器与分类器进行端到端训练，获得训练后的条件变分自编码器与分类器； 将待去噪的对抗图像输入至所述训练后的条件变分自编码器和分类器，获得所述对抗图像的去噪样本与类别，包括： S201，所述训练后的条件变分自编码器编码待去噪的对抗图像至特征空间； S202，基于所述特征空间重新采样潜在变量； S203，基于所述潜在变量多次重构原待去噪的对抗图像； S204，从重构的所述原待去噪的对抗图像中筛选出清除对抗噪声的图像样本； S205，采用训练后的所述分类器检测筛选出的所述图像样本的对抗噪声清除效果； S206，得到原待去噪的对抗图像的真实语义标签； 其中,所述S204，所述从重构的所述原待去噪的对抗图像中筛选出清除对抗噪声的图像样本，包括： 以损失函数值为评估标准，选取最小损失函数值对应的重建样本作为最接近原始输入的样本，即去除对抗噪声的图像样本： Xmid←EDXtest,i,yi 其中ymid代表去除对抗噪声的重建样本对应的类别标签，xmid代表筛选得出的去除对抗噪声的重建样本。
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