南京航空航天大学刘宁钟获国家专利权
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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于深度网络前景激活特征转移的物理世界对抗攻击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：CN115481716B 。
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：202211044241.7，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权一种基于深度网络前景激活特征转移的物理世界对抗攻击方法是由刘宁钟;林小虎;林龚伟设计研发完成，并于2022-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度网络前景激活特征转移的物理世界对抗攻击方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度网络前景激活特征转移的物理世界对抗攻击方法，属于计算机人工智能安全领域，既可以兼顾对抗扰动的伪装，又可以使得对抗样本具有高攻击成功率以及高迁移性。本发明借鉴AdvCAM，使用神经风格迁移方法将对抗扰动伪装在物理世界中常见的场景中，通过在制造对抗样本的过程中对自然环境进行模拟，提高样本的鲁棒性，通过减少前景区域中激活图的面积可以显著增加对抗样本的攻击成功率，本发明提出了一种FAT损失函数，使用对抗扰动强制将输入图像的激活区域从图片中的前景上转移到背景上去，从而提高产生的对抗样本的攻击成功率；采用简单又有效的MRE方法，每次迭代随机加载一个模型进入显存，急剧减少显存的最大需求量。
本发明授权一种基于深度网络前景激活特征转移的物理世界对抗攻击方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度网络前景激活特征转移的物理世界对抗攻击方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：给定目标样本图像x，其真实标签是y，前景mask，给定目标风格图像xs； 步骤2：初始化对抗样本x′ori＝x； 步骤3：模拟物理世界中的各种变化，经过物理世界模拟器之后，产生新的对抗样本x′； 步骤4：随机选取目标模型F； 步骤5：计算输入图像的各种特征矩阵，以及其对应的各种损失函数； 步骤6：根据最终计算的loss，使用Adam优化器计算loss相对于图像x′ori的梯度，反向传播更新x′ori； 步骤7：达到给定的迭代次数结束，保存每次迭代的样本，选择最优的。
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