复旦大学姜育刚获国家专利权
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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利一种基于额外提示图像的生成式可迁移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：CN119720184B 。
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：202411811273.4，技术领域涉及：G06F21/55；该发明授权一种基于额外提示图像的生成式可迁移对抗攻击方法是由姜育刚;马兴军;黎腾设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于额外提示图像的生成式可迁移对抗攻击方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于额外提示图像的生成式可迁移对抗攻击方法，属于人工智能安全领域。本发明灵活地利用不同的引导图像，来提升定向或非定向的可迁移攻击方法，对于对抗样本生成器的数据输入，除了自然图像外，本发明还引入了额外的提示图像用于提升简化生成式攻击方法的性能。本发明的基于额外提示图像的生成式可迁移对抗攻击方法具有高迁移性，生成的对抗样本在定向攻击和非定向攻击任务都具有很高的对抗攻击性。本发明的方法高效率，生成的对抗样本可以直接用于跨数据集、跨模型攻击，大幅减少了广泛鲁棒性评测所需要的计算资源消耗。
本发明授权一种基于额外提示图像的生成式可迁移对抗攻击方法在权利要求书中公布了：1.一种基于额外提示图像的生成式可迁移对抗攻击方法，其特征在于，包括以下步骤： S10，初始化对抗生成器G·，·，θg和替代模型f·，θc并加载模型参数，其中，·，·为对抗生成器输入，θg为对抗生成器模型参数，·为对抗生成器输入的干净样本图像或引导样本图像，θc为替代模型参数； S20，从训练数据集中随机取样自然图像x以及引导图像xg； S30，将所述自然图像x和所述引导图像xg输入所述对抗生成器中，生成对抗样本xadv，其中，所述对抗生成器在其模型的中间每一层的BatchNorm层都进行了一次像素级别的特征仿射变化来完成语义注入过程，所述特征仿射变化的仿射变换参数由所述引导图像xg输入进行卷积变换得到； S40，将所述对抗样本xadv进行标准化处理使得尺寸统一； S50，计算步骤S40中的优化损失并进行梯度回传，从而优化所述对抗生成器的模型参数； S60，重复步骤S20～步骤S50直至所述对抗生成器的模型收敛。
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