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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种对抗样本生成方法、装置及电子设备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：CN116304685B 。

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：202310148707.6，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种对抗样本生成方法、装置及电子设备是由王玉龙;谢宏港;苏森;徐鹏;双锴;张忠宝;程祥设计研发完成，并于2023-02-14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、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本申请提供一种对抗样本生成方法、装置及电子设备。所述方法包括：获取训练数据，以及根据所述训练数据训练得到的目标神经网络模型；将所述训练数据作为输入值，分别计算所述目标神经网络模型每一层输出值的平均值，并将每一层的平均值作为该层的输出基准数据；根据所述输出基准数据，通过迭代计算，得到目标数据；响应于确定达到预定条件，将所述目标数据作为对抗样本。通过所述方法，限制了生成的对抗样本远离正常样本流形的程度，降低了对抗样本被检测到的可能性。

本发明授权一种对抗样本生成方法、装置及电子设备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： 获取训练数据，以及根据所述训练数据训练得到的目标神经网络模型； 将所述训练数据作为输入值，分别计算所述目标神经网络模型每一层输出值的平均值，并将每一层的平均值作为该层的输出基准数据； 根据所述输出基准数据，通过迭代计算，得到目标数据； 响应于确定达到预定条件，将所述目标数据作为对抗样本； 所述根据所述输出基准数据，通过迭代计算，得到目标数据，包括迭代执行如下步骤，直到达到所述预定条件： 响应于确定执行第一轮迭代计算，将所述训练数据作为输入数据； 响应于确定执行非第一轮迭代计算，将上一轮迭代计算得到的目标数据作为输入数据； 根据所述输出基准数据和所述输入数据，计算得到损失函数值； 根据所述损失函数值和预定的扰动系数，计算得到临时目标数据； 根据所述临时目标数据计算得到扰动值； 将所述扰动值叠加到所述输入数据，得到本轮迭代计算的目标数据； 所述根据所述输出基准数据和所述输入数据，计算得到损失函数值，包括： 确定所述输入数据对应的真实类别； 根据所述输入数据，通过所述目标神经网络模型，得到所述目标神经网络模型每一层的输出值以及分类类别； 根据所述目标神经网络模型每一层的输出值、输出基准数据、所述真实类别、所述分类类别和所述输入数据，通过如下公式，计算得到损失函数值： 其中，表示所述目标神经网络模型的参数，表示所述输入数据，表示所述真实类别，表示所述损失函数值，表示所述真实类别与所述分类类别的交叉熵损失函数值，表示所述目标神经网络模型的层数，表示第i层的均方损失项系数，表示所述目标神经网络模型第i层的所述输出值与所述输出基准数据的欧式距离，表示所述目标神经网络模型第层的输出值，表示所述目标神经网络模型第i层的输出基准数据； 所述根据所述损失函数值和预定的扰动系数，计算得到临时目标数据，包括： 根据所述损失函数值，通过反向传播算法，计算得到梯度值； 将所述扰动系数、所述梯度值的乘积与所述输入数据进行叠加，得到临时目标数据。

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