腾讯科技(深圳)有限公司张杰获国家专利权
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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利一种对抗样本生成方法、装置、设备以及可读存储介质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:CN114331829B 。
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:202111032177.6,技术领域涉及:G06T3/4007;该发明授权一种对抗样本生成方法、装置、设备以及可读存储介质是由张杰;李博;徐江河;吴双;丁守鸿;李季檩设计研发完成,并于2021-09-03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、设备以及可读存储介质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、装置、设备以及可读存储介质,该方法包括:获取原始图像,对原始图像进行多样性构造处理,得到具有多样性的待处理图像;获取与待攻击的目标网络模型相关联的N个替代攻击网络模型,通过N个替代攻击网络模型为待处理图像生成对抗扰动;N为正整数;替代攻击网络模型和目标网络模型具有相同的任务目标;根据原始图像的前景区域的扰动权重和后景区域的扰动权重,将对抗扰动添加至待处理图像,得到对抗样本图像;对抗样本图像用于对目标网络模型进行对抗攻击。采用本发明,可以提高对抗样本的真实性和模型安全评估的有效性。
本发明授权一种对抗样本生成方法、装置、设备以及可读存储介质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: 获取原始图像,对所述原始图像进行多样性构造处理,得到具有多样性的待处理图像; 获取与待攻击的目标网络模型相关联的N个替代攻击网络模型; 在第i次训练迭代中,通过所述N个替代攻击网络模型生成第i次训练迭代中的训练图像对应的训练扰动;i为正整数;第一次训练迭代中的训练图像为所述待处理图像;所述第i次训练迭代中的训练图像对应的训练扰动是通过将第i次训练迭代中的训练图像的梯度与扰动步长相乘得到; 若i小于迭代次数阈值,则根据所述第i次训练迭代中的训练图像对应的训练扰动和第i次训练迭代中的累积动量,对第i次训练迭代中的训练图像进行更新,得到第i+1次训练迭代中的训练图像; 获取动量重置参数,将i和所述动量重置参数相除,得到目标余数; 若所述目标余数不满足动量重置条件,则将所述第i次训练迭代中的训练图像对应的训练扰动和第i次训练迭代中的累积动量进行相加处理,得到第i+1次训练迭代中的累积动量; 若所述目标余数满足动量重置条件,则对第i次训练迭代中的累积动量进行重置处理,得到第i+1次训练迭代中的累积动量; 在第i+1次训练迭代中,通过所述N个替代攻击网络模型生成第i+1次训练迭代中的训练图像对应的训练扰动; 若所述i+1等于所述迭代次数阈值,则将第i+1次训练迭代中的训练图像对应的训练扰动确定为对抗扰动;N为正整数;所述替代攻击网络模型和目标网络模型具有相同的任务目标; 根据所述原始图像的前景区域的扰动权重和后景区域的扰动权重,将所述对抗扰动添加至所述待处理图像,得到对抗样本图像;所述对抗样本图像用于对所述目标网络模型进行对抗攻击。
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