中国人民解放军国防科技大学孙建彬获国家专利权
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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于类激活映射图的对抗鲁棒性评估方法及终端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：CN115880546B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202211669056.7，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权基于类激活映射图的对抗鲁棒性评估方法及终端设备是由孙建彬;李自拓;杨克巍;剧伦豪;秦宇琪;涂莉;崔瑞靖;于海跃;熊德辉;葛冰峰设计研发完成，并于2022-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于类激活映射图的对抗鲁棒性评估方法及终端设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于类激活映射图的对抗鲁棒性评估方法及终端设备，其中方法包括利用对抗攻击算法在原始样本中添加扰动，得到对抗样本；获取深度学习模型基于原始样本的类激活映射图和基于对抗样本的类激活映射图；利用原始样本和对抗样本对深度学习模型进行对抗防御训练，获得训练后的深度学习模型；获取训练后的深度学习模型基于原始样本的类激活映射图和基于对抗样本的类激活映射图；根据训练前后原始样本和对抗样本的类激活映射图，评估深度学习模型的对抗鲁棒性。本发明的方法及终端设备能够挖掘深度学习模型中的隐性知识，从模型本身而非直接的模型结果的角度评估对抗鲁棒性，同时引入关键位置信息，增强了评估结果的可解释性。
本发明授权基于类激活映射图的对抗鲁棒性评估方法及终端设备在权利要求书中公布了：1.一种基于类激活映射图的对抗鲁棒性评估方法，其特征是，包括： 利用对抗攻击算法在原始样本中添加扰动，得到对抗样本；所述原始样本为图像； 获取深度学习模型基于所述原始样本的类激活映射图和基于所述对抗样本的类激活映射图； 利用所述原始样本和所述对抗样本对所述深度学习模型进行对抗防御训练，获得训练后的深度学习模型； 获取训练后的深度学习模型基于所述原始样本的类激活映射图和基于所述对抗样本的类激活映射图； 根据训练前后所述原始样本和所述对抗样本的类激活映射图，评估所述深度学习模型的对抗鲁棒性。
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