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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利一种基于听不见的通用对抗命令攻击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：CN116052662B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202310068075.2，技术领域涉及：G10L15/22；该发明授权一种基于听不见的通用对抗命令攻击方法及系统是由李向阳;孙海峰设计研发完成，并于2023-02-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于听不见的通用对抗命令攻击方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于听不见的通用对抗命令攻击方法及系统，包括两个阶段；第一阶段为通用的对抗性命令UAC生成过程，利用无数据依赖方法构造通用对抗命令；所述命令是强鲁棒性的特征命令，能够防止其它命令的干扰，使得语音识别模型只执行听不见的攻击命令；第二阶段为听不见的通用的对抗性命令IUAC生成过程，将第一阶段得到的通用的对抗性命令调制成为听不见的通用的对抗性命令IUAC，即听不见的攻击命令。本发明具有无数据依赖构造以及听不见的优点，可以隐蔽的对抗攻击智能语音识别系统。

本发明授权一种基于听不见的通用对抗命令攻击方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于听不见的通用对抗命令攻击方法，其特征在于，实现如下：包括两个阶段； 第一阶段为通用的对抗性命令即UAC生成过程，利用无数据依赖方法构造通用对抗命令；所述命令是强鲁棒性的特征命令，能够防止其它命令的干扰，使得语音识别模型只执行攻击命令； 第二阶段为听不见的通用的对抗性命令即IUAC生成过程，将第一阶段得到的通用的对抗性命令调制成为听不见的通用的对抗性命令IUAC，即听不见的攻击命令； 所述第一阶段中的UAC生成过程，实现如下： （11）利用无数据依赖方法构造训练集； 具体实现如下： 利用语音合成技术合成含有语义信息的数据，使用循环替换方法对含有语义信息的数据进行处理，生成满足各向异性特征训练集； （12）从目标域中寻找初始通用的对抗性命令，以加速收敛； （13）基于给定神经网络模型、训练集和初始通用的对抗性命令，利用损失函数去寻找UAC，所述损失函数设计如下： 其中，L指的是CTC-Loss，是神经网络模型，是目标短语，是目标域中一个初始点，是超参数，是自变量，是训练集，i,j是下标，代表不同训练数据，N是目标短语对应的音频长度，n是语音合成数据的个数； 最后通过优化损失函数直到收敛，得到最终通用的对抗性命令UAC； 所述CTC-Loss函数如下： 其中，代表给定神经网络模型，t是目标短语，y是神经网络模型的一个输出结果，Pr指的得到这个输出结果y的概率； 是一个对语音识别模型得到的输出结果进行后处理的函数，用来修正输出结果，它满足以下两个规则：（1）如果两个相同的字符连接在一起，只需要保留一个；（2）如果两个相同的字符之间有特殊的符号“-”，则不能合并这两个相同的字符； 所述步骤（11）中，处理方法采用构造替换矩阵集进行处理； 对每个数据进行循环替换，定义M={,…}为替换矩阵集，替换矩阵满足以下条件： 。

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