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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利多模态融合模型的对抗样本生成方法及装置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：CN119399593B 。

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：202411229248.5，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权多模态融合模型的对抗样本生成方法及装置是由尧思远;蒋希伟;孙浩设计研发完成，并于2024-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本多模态融合模型的对抗样本生成方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种多模态融合模型的对抗样本生成方法及装置，所述方法包括：获取多模态图像，将多模态图像输入至多模态融合模型得到初始融合图像，多模态图像包括多张单模态图像；基于多模态图像确定多个初始对抗样本；将各所述初始对抗样本注入各所述单模态图像中得到各单模态扰动图像，基于各所述单模态扰动图像以及各单模态图像通过多模态融合模型得到各单模态扰动图像对应的半扰动融合图像，基于各半扰动融合图像以及初始融合图像确定各所述单模态图像对应的最优初始对抗样本；基于各最优初始对抗样本生成多个子对抗样本，从多个子对抗样本中确定所述多模态融合模型的最优对抗样本。本发明能够提高多模态融合模型在对抗攻击中的鲁棒性和安全性。

本发明授权多模态融合模型的对抗样本生成方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种多模态融合模型的对抗样本生成方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 获取多模态图像，将所述多模态图像输入至多模态融合模型得到初始融合图像，所述多模态图像包括多张单模态图像； 基于所述多模态图像确定多个初始对抗样本； 将各所述初始对抗样本注入各所述单模态图像中得到各单模态扰动图像，基于各所述单模态扰动图像以及各所述单模态图像通过多模态融合模型得到各单模态扰动图像对应的半扰动融合图像，基于各所述半扰动融合图像以及所述初始融合图像确定各所述单模态图像对应的最优初始对抗样本； 基于各所述最优初始对抗样本生成多个子对抗样本，从所述多个子对抗样本中确定所述多模态融合模型的最优对抗样本； 基于各所述半扰动融合图像以及所述初始融合图像确定各所述单模态图像对应的最优初始对抗样本，包括： 计算各所述半扰动融合图像与初始融合图像之间的置信度差值； 确定各所述半扰动融合图像对应的初始对抗样本大小以及攻击前后的扰动区域轮廓偏移程度； 基于各所述置信度差值、初始对抗样本大小以及扰动区域轮廓偏移程度确定各所述单模态图像对应的最优初始对抗样本； 基于各所述最优初始对抗样本生成多个子对抗样本，从所述多个子对抗样本中确定所述多模态融合模型的最优对抗样本，包括： 基于各所述最优初始对抗样本进行选择、变异和交叉得到多个子对抗样本； 将各子对抗样本注入所述多模态图像得到各所述子对抗样本对应的多模态扰动图像； 将所述多模态扰动图像输入至所述多模态融合模型得到全扰动融合图像； 基于各所述全扰动融合图像以及所述初始融合图像确定所述多模态融合模型的最优对抗样本。

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