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龙图腾网获悉河海大学申请的专利可迁移图像对抗样本生成与深度神经网络测试方法及系统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：CN114741310B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202210444185.X，技术领域涉及：G06F11/3668；该发明授权可迁移图像对抗样本生成与深度神经网络测试方法及系统是由张鹏程;任彬;吉顺慧;蔡涵博;肖明轩设计研发完成，并于2022-04-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本可迁移图像对抗样本生成与深度神经网络测试方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种可迁移图像对抗样本生成与深度神经网络测试方法及系统，目的是测试深度神经网络模型在真实环境下的鲁棒性。首先收集数据，训练得到与待测试模型功能相同的代理模型。然后生成输入图像样本的多样化近邻样本。在代理模型上得到损失函数相对近邻图像样本的梯度并对梯度进行标准化操作，将梯度的平均作为扰动方向。最后根据动态约束对不符合约束条件的像素值进行裁剪。重复上述步骤达到最大的迭代次数，得到可迁移图像对抗样本，使用这些样本对待测试模型进行测试。该方法通过近邻图像样本的多样化、梯度标准化和动态约束生成对样本的生成方法进行创新，在提升可迁移图像对抗样本生成成功率的同时提升生成图像的质量。

本发明授权可迁移图像对抗样本生成与深度神经网络测试方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种可迁移图像对抗样本生成方法，其特征在于，包括如下步骤： 设置参数信息，包括最大的扰动变化值ε，最大的迭代次数T，近邻图像样本的扰动半径种类个数N，每个半径上近邻图像样本个数M，半径系数β，比例系数最大值inter，以及衰减系数μ；生成扰动步长λ＝εT，近邻图像样本扰动的放大系数α＝λ×β，不同的近邻扰动半径相对放大系数α的比例系数组R；获取输入图像样本，根据每个像素与周围像素的关系生成该图像样本的扰动约束范围； 根据如下步骤迭代生成输入图像样本的可迁移图像对抗样本： 生成输入图像样本的多样化近邻图像样本，计算代理模型相对近邻图像样本的梯度，并对梯度进行标准化操作，将梯度的平均作为扰动方向，根据扰动方向和扰动步长获得当前轮次迭代的扰动；其中第i迭代轮次在第r个半径上的第j个近邻图像样本xi,r,j表示为xi,r,j＝xi+Rr×α×pj，xi为第i迭代轮次输入的图像样本，Rr表示比例系数组R的第r个数值，pj为服从均匀分布与图像样本大小一样的随机张量； 将生成的扰动加入到输入的图像样本中，并根据扰动约束对加入扰动的图像样本进行微调，使其满足约束条件，获得当前轮次迭代的中间图像样本； 判断迭代次数是否达到最大迭代次数T，如果是则将当前轮次迭代得到的中间图像样本作为可迁移图像对抗样本，否则将中间图像样本重新作为输入，进行下一轮次迭代。

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