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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种对抗样本生成方法及装置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：CN117274658B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202310937242.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种对抗样本生成方法及装置是由彭弘毅;王震;高超;仲于江设计研发完成，并于2023-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种对抗样本生成方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种对抗样本生成方法及装置，属于人工智能安全及对抗样本生成技术领域。解决现有的对抗样本生成方法为全域攻击策略，造成大量的冗余扰动和非必要的像素篡改，导致计算开销大以及难以实现最强对抗效力的问题。该方法包括：通过深度卷积神经网络得到目标图像的正确类别，基于广义类激活图法、显著图法和修正型后向传播法得到第一敏感语义域、第二敏感语义域和第三敏感语义域，根据并集融合粗‑细粒度的关键语义像素点，得到关键语义融合域；根据所述关键语义融合域得到对抗攻击优化模型，根据Adam梯度下降算法得到所述对抗攻击优化模型的最优对抗样本。

本发明授权一种对抗样本生成方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种对抗样本生成方法，其特征在于，包括： 通过深度卷积神经网络得到目标图像的正确类别，基于广义类激活图法、显著图法和修正型后向传播法确定所述正确类别对应的第一敏感语义域、第二敏感语义域和第三敏感语义域； 根据第一关键语义阈值确定所述第一敏感语义域的第一关键语义像素点集，根据第二关键语义阈值确定所述第二敏感语义域的第二关键语义像素点集，根据第三关键语义阈值确定所述第三敏感语义域的第三关键语义像素点集； 根据并集融合粗-细粒度的关键语义像素点确定所述第一关键语义像素点集、所述第二关键语义像素点集和所述第三关键语义像素点集对应的关键语义融合域； 通过二值化得到所述关键语义融合域的掩码矩阵，通过哈达玛积得到与所述掩码矩阵对应的所述目标图像的对抗扰动，根据所述对抗扰动和所述目标图像得到被污染的污染对抗样本，通过深度卷积神经网络确定所述污染对抗样本的识别类别； 根据所述污染对抗样本的识别类别、所述正确类别、指定的攻击类别之间的关系，得到对抗攻击优化模型，根据Adam梯度下降算法得到所述对抗攻击优化模型的最优对抗样本。

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