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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利基于黑盒模型的对抗攻击数据的处理方法和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：CN115470526B 。

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：202211119922.5，技术领域涉及：G06F21/64；该发明授权基于黑盒模型的对抗攻击数据的处理方法和装置是由李肯立;段明星;唐卓;方森;杨志邦;余思洋设计研发完成，并于2022-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于黑盒模型的对抗攻击数据的处理方法和装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于黑盒模型的对抗攻击数据的处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：确定第一被攻击数据样本和被攻击样本数据的至少一个第一候选数据样本；对第一被攻击数据样本进行扰动处理，得到对应的伪样本；将伪样本与至少一个第一候选数据样本进行特征比对，得到特征相似度最高的候选数据样本；根据特征相似度最高的候选数据样本对伪样本的扰动特征进行更新，得到构造的伪样本。采用本方法能够提高了构造的伪样本的真实性。

本发明授权基于黑盒模型的对抗攻击数据的处理方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于黑盒模型的对抗攻击数据的处理方法，其特征在于，所述方法包括： 确定第一被攻击数据样本和所述第一被攻击数据样本的至少一个第一候选数据样本； 对所述第一被攻击数据样本进行扰动处理，得到对应的伪样本； 将所述伪样本与所述至少一个第一候选数据样本进行特征比对，得到特征相似度最高的候选数据样本； 根据所述特征相似度最高的候选数据样本对所述伪样本的扰动特征进行更新，得到构造的伪样本； 其中，所述将所述伪样本与所述至少一个第一候选数据样本进行特征比对，得到特征相似度最高的候选数据样本，包括：获取所述伪样本的特征属性； 若所述特征属性为离散特征，且所述伪样本所有扰动特征不存在于所述至少一个候选数据样本中，则确定不存在于所述至少一个第一候选数据样本中的待更新扰动特征； 确定所述至少一个第一候选数据样本的样本特征与所述待更新扰动特征的相似度，根据所述相似度得到特征相似度最高的候选数据样本； 所述对所述第一被攻击数据样本进行扰动处理，得到对应的伪样本，包括：将所述第一被攻击数据样本输入至训练好的扰动生成网络中，输出对应的伪样本； 所述扰动生成网络的训练，包括： 获取用于训练所述扰动生成网络的第二被攻击数据样本和所述第二被攻击数据样本的至少一个第二候选数据样本；将所述第二被攻击数据样本输入至所述扰动生成网络，经过所述扰动生成网络的嵌入层、编码器和解码器，输出所述第二被攻击数据样本的扰动向量； 将所述扰动向量输入至替代模型的网络层，得到预测结果； 将所述预测结果与对应的候选子数据样本进行比对，得到对比损失； 基于所述对比损失对所述编码器和解码器进行训练，得到训练好的扰动生成网络。

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