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龙图腾网获悉中国船舶集团有限公司第七〇九研究所申请的专利基于经验知识的对抗样本生成方法与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：CN117893850B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202410032192.8，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权基于经验知识的对抗样本生成方法与装置是由李宁安;吴亚楠;张剑;周倜设计研发完成，并于2024-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于经验知识的对抗样本生成方法与装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于经验知识的对抗样本生成方法，主要是利用经验知识提取表现优异的特征，作为生成对抗样本的辅助信息，进而提升对抗样本的通用性和迁移性，可以攻击相同任务的不同模型。本发明以目标图像识别模型M1,M2为实施案例，第一步通过训练集构建目标图像识别模型M1,M2，并满足准确度需求；第二步根据测试集样本x，使用经验知识设计的特征提取算子，提取图像的特征feature；第三步对模型M1利用基于梯度的对抗样本生成算法计算扰动值r；第四步结合提取的图像特征feature和计算的扰动值r，获取关键的局部扰动值rx，根据生成对抗的判断条件生成对抗样本xadv；第五步使用生成的对抗样本攻击M2。本发明还提供了相应的基于经验知识的对抗样本生成装置。

本发明授权基于经验知识的对抗样本生成方法与装置在权利要求书中公布了：1.基于经验知识的对抗样本生成方法，其特征在于，包括如下步骤： 1构建目标图像识别模型：使用训练数据集构建目标图像识别模型； 2提取图像特征feature：根据原始图像样本的类别以及纹理，利用经典的特征提取算子，获取图像的边缘、角、区域、轮廓特征； 3计算全局区域的扰动：对模型使用基于梯度的对抗样本生成算法，反向传播计算图像的全局扰动值；所述步骤3计算全局区域的扰动具体包括： 3.1使用基于梯度的对抗样本生成技术I-FGSM计算扰动值，设置初始化参数，包括扰动阈值，最大迭代次数； 3.2输入原始样本到目标图像识别分类模型，根据反向梯度原理计算样本扰动值； 其中，表示生成的样本扰动值，表示损失函数，表示在阈值的邻域中的值，表示符号； 4获取目标图像的对抗样本：所述步骤4具体包括如下子步骤： 4.1根据提取图像特征feature与全局扰动值r，取图像特征feature与全局扰动对应位置的交集，得到重要区域的扰动； 4.2如果重要区域的扰动值大于阈值ε，则生成对抗样本失败； 4.3如果迭代次数大于设置的次数，则生成对抗样本失败； 4.4若上述两个条件都满足，将重要区域的扰动添加到原始图像样本对应的位置； 4.5如果对抗样本和原始样本在目标图像识别分类模型中分类一致，则转到3；否则生成图像对抗样本； 5攻击目标图像识别模型：使用生成的图像对抗样本输入到目标图像识别模型，对该模型进行攻击。

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中国船舶集团有限公司第七〇九研究所，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市江夏区凤凰产业园藏龙北路1号；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”。

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