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电子科技大学陈志伟获国家专利权

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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利射频指纹识别系统下对抗样本的防御方法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:CN119537881B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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:202411600565.3,技术领域涉及:G06F18/21;该发明授权射频指纹识别系统下对抗样本的防御方法是由陈志伟;文红;王永丰;陈良;侯文静设计研发完成,并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

射频指纹识别系统下对抗样本的防御方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种射频指纹识别系统下对抗样本的防御方法,该方法分别通过在不同信号表征域下分别进行对抗训练,得到不同信号表征域下的鲁棒模型,在对发射机进行识别时,借助两个表征域下得到的结果进行加权求得最终的分类结果,本发明在训练阶段借助以传统分类损失和鲁棒性损失为目标,分别对时域和频域射频指纹识别模型进行对抗训练,通过训练得到的鲁棒模型对对抗样本攻击具备防御能力,在推理阶段,借助两个不同表征域下获取的不同维度特征加权平均得到最终的识别结果,进一步提升了系统对对抗样本攻击的防御能力。

本发明授权射频指纹识别系统下对抗样本的防御方法在权利要求书中公布了:1.射频指纹识别系统下对抗样本的防御方法,其特征在于,包括以下步骤: S1:采集无线发射机样本,得到无线发射机IQ信号样本库; S2:射频指纹识别系统对IQ信号样本库进行频域变换,得到其对应的频域信号样本库; 将时域信号样本库和频域信号样本库与标签配对得到时域数据集Dr和频域数据集DR; S3:分别将数据集Dr和DR内的样本顺序打乱,将其前m项划分为训练集和后n项划分为测试集和S4:通过S3获取的时域和频域的训练集和分别通过对抗训练的方法训练对应的时域和频域深度学习模型,并保存训练好的时域鲁棒的深度学习模型fθ和频域鲁棒的深度学习模型S5:将测试集和分别通过对抗样本生成方法获取到对应的对抗样本测试集和分别输入到时域鲁棒和频域鲁棒的深度学习模型中,得到时域和频域对抗样本数据经过深度学习模型后的分类概率分布; S6:对通过测试集获取的对抗样本数据集和分别进行频域和时域的变换,将其输入到对应信号表征的深度学习模型中,得到经过频域和时域变换之后的时域和频域对抗样本数据的分类概率分布; S7:将对抗样本原始表征域获得的分类概率分布和进行频域或时域变换之后的分类概率分布进行集成,得到最终的分类结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人电子科技大学,其通讯地址为:611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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