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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)申请的专利一种黑盒模型的逆向攻击方法、攻击装置以及存储介质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：CN115952493B 。

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：202211689305.9，技术领域涉及：G06F21/55；该发明授权一种黑盒模型的逆向攻击方法、攻击装置以及存储介质是由罗文坚;贾焰;叶子鹏;杨向凯设计研发完成，并于2022-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种黑盒模型的逆向攻击方法、攻击装置以及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种黑盒模型的逆向攻击方法、攻击装置以及存储介质，用于黑盒模型技术领域，包括：将预设训练数据分别输入黑盒模型以及特征提取模型，得到预设训练数据的预测概率以及预设训练数据的数据特征；基于预设训练数据的预测概率以及数据特征对映射网络进行训练；将待测数据输入黑盒模型得到的目标预测概率输入训练完成的映射网络，得到待测数据的数据特征；基于预设白盒模型逆向攻击算法对待测数据的数据特征中的隐向量进行优化，得到待测数据对应的目标隐向量，并根据目标隐向量得到逆向攻击的目标数据；在黑盒模型逆向攻击时，能够实现高维度的数据回归。

本发明授权一种黑盒模型的逆向攻击方法、攻击装置以及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种黑盒模型的逆向攻击方法，其特征在于，包括： 获取基于预设训练数据训练完成的特征提取模型； 将所述预设训练数据分别输入所述黑盒模型以及所述特征提取模型，得到所述预设训练数据的预测概率以及所述预设训练数据的数据特征； 基于所述预设训练数据的预测概率以及所述预设训练数据的数据特征对映射网络进行训练； 将待测数据输入所述黑盒模型得到的目标预测概率输入训练完成的映射网络，得到所述待测数据的数据特征； 基于预设白盒模型逆向攻击算法对所述待测数据的数据特征中的隐向量进行优化，得到所述待测数据对应的目标隐向量，并根据所述目标隐向量得到逆向攻击的目标数据； 所述基于预设白盒模型逆向攻击算法对所述待测数据的数据特征中的隐向量进行优化，得到所述待测数据对应的目标隐向量包括： 基于预设白盒模型逆向攻击算法： ，得到所述待测数据对应的目标隐向量； 其中，为所述待测数据的数据特征中的隐向量，为所述特征提取模型,为所述映射网络，为所述待测数据对应的生成器，为所述待测数据对应的目标预测概率。

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哈尔滨工业大学(深圳)，其通讯地址为：518000 广东省深圳市南山区桃源街道深圳大学城哈尔滨工业大学校区；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”。