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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利基于隐空间分布约束的对抗图像净化方法、设备及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：CN119809905B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411830782.1，技术领域涉及：G06T1/00；该发明授权基于隐空间分布约束的对抗图像净化方法、设备及介质是由谭明奎;杨嘉豪;张书海;罗辉;杨逸凡;杜卿设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于隐空间分布约束的对抗图像净化方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于隐空间分布约束的对抗图像净化方法、设备及介质，其中方法包括：生成对抗样本；从预训练的一致性生成模型的隐空间中采样若干初始点生成图像，作为生成样本；将对抗样本作为参照样本，使用梯度下降方法更新隐空间采样点，通过多轮生成来最小化生成样本与参照样本间的差异；在优化过程中约束隐空间采样点的分布，抑制生成样本对攻击扰动的模仿，以实现对输入样本净化；根据所得多个净化样本的预测进行投票，得到预测结果。本发明提出的对抗图像净化框架主要解决对抗净化中消除攻击扰动残留与恢复样本细节内容难兼顾的问题，结合对隐空间采样点的分布约束，可以实现对抗样本的有效净化，确保神经网络模型的安全性和鲁棒性。

本发明授权基于隐空间分布约束的对抗图像净化方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于隐空间分布约束的对抗图像净化方法，其特征在于，包括以下步骤： 生成带有攻击扰动的对抗样本； 从预训练的一致性生成模型的隐空间中采样若干初始点生成图像，作为生成样本； 将对抗样本作为参照样本，使用梯度下降方法更新隐空间采样点，通过多轮生成来最小化生成样本与参照样本间的差异； 在优化过程中约束隐空间采样点的分布，抑制生成样本对攻击扰动的模仿，以实现对输入样本净化； 根据所得多个净化样本的预测进行投票，得到预测结果； 所述在优化过程中约束隐空间采样点的分布，抑制生成样本对攻击扰动的模仿，以实现对输入样本净化，包括： 通过在迭代过程中约束个随机采样点的均值、方差与生成模型隐分布的均值、方差间的均方误差，以将对应生成样本限制在干净样本的数据流形中； 隐分布一致性约束的目标函数如下所示： 式中，为待优化隐向量，表示扩散过程终点的时间步，为生成模型隐空间的均值与方差，则为个隐向量采样点的均值与方差，为L2范数。

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