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龙图腾网获悉中山大学申请的专利源模型自我增强方法、装置、电子设备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：CN118395431B 。

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：202410595722.X，技术领域涉及：G06F21/55；该发明授权源模型自我增强方法、装置、电子设备及存储介质是由吴炜滨;区冠彦;吴翰;郑子彬设计研发完成，并于2024-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本源模型自我增强方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种源模型自我增强方法、装置、电子设备及存储介质，用于解决现有源模型所生成对抗样本的可迁移性较低的问题。所述方法包括：获取用于定向迁移攻击的初始源模型；采用锐度感知自我蒸馏以及权重缩放对初始源模型进行自我增强，获得增强源模型；基于所述增强源模型，生成定向迁移攻击场景下的对抗样本。从而通过结合锐度感知自我蒸馏以及权重缩放对源模型进行自我增强，获得泛化能力更强的源模型，使得基于该源模型所生成的对抗样本具有更好的可迁移性。

本发明授权源模型自我增强方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种面向定向迁移攻击的源模型自我增强方法，其特征在于，包括： 获取用于定向迁移攻击的初始源模型； 采用锐度感知自我蒸馏以及权重缩放对所述初始源模型进行自我增强，获得增强源模型； 基于所述增强源模型，生成定向迁移攻击场景下的对抗样本； 所述采用锐度感知自我蒸馏以及权重缩放对所述初始源模型进行自我增强，获得增强源模型，包括：对所述初始源模型进行拷贝，获得拷贝模型；结合锐度感知最小化以及知识蒸馏法对所述拷贝模型进行模型调整，获得锐度感知自我蒸馏模型；对所述锐度感知自我蒸馏模型进行权重缩放处理，获得增强源模型； 所述拷贝模型包括第一拷贝模型以及第二拷贝模型，所述结合锐度感知最小化以及知识蒸馏法对所述拷贝模型进行模型调整，获得锐度感知自我蒸馏模型，包括：采用锐度感知最小化对所述第一拷贝模型进行微调，获得辅助模型；采用知识蒸馏法将所述辅助模型的知识蒸馏至所述第二拷贝模型中；在蒸馏过程中最小化所述第二拷贝模型的蒸馏损失及其锐度，获得锐度感知自我蒸馏模型； 所述基于所述增强源模型，生成定向迁移攻击场景下的对抗样本，包括：获取预先构建的图像数据集，以及需要进行定向迁移攻击的目标模型，所述图像数据集内包括多组图像标签三元组，每一组所述图像标签三元组包括一个图像样本、一个所述图像样本对应的真实图像标签以及一个目标图像标签，所述目标图像标签不等于所述真实图像标签；对于任一所述图像样本，通过最小化所述增强源模型在所述目标图像标签上的交叉熵损失，生成定向迁移攻击场景下的对抗样本，所述对抗样本用于误导所述目标模型在对所述对抗样本进行预测时，获得所述对抗样本的输出图像标签不等于所述真实图像标签的模型输出结果。

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