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龙图腾网获悉集美大学申请的专利面向激光雷达制导的三维点云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：CN120766045B 。

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：202511146858.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权面向激光雷达制导的三维点云对抗攻击方法是由刘伟权;孙宴文;苏伟鹏;程超志;苏佳胜;黄敏;苏锦河;王宗跃;蔡国榕设计研发完成，并于2025-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向激光雷达制导的三维点云对抗攻击方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种面向激光雷达制导的三维点云对抗攻击方法，该方法将原始点云划分为多个空间区域，评估各区域对分类决策的贡献值并选取贡献最高的区域作为显著区域；在显著区域内计算每个点的显著性得分，动态选择得分显著性得分最高的前K个点构成扰动子集；对该子集进行空间紧凑扰动操作，并引入多距离联合正则化机制以保持扰动过程中的几何结构一致性，生成具有隐蔽性和攻击强度的对抗点云样本。该方法有利于生成具有更高隐蔽性和攻击强度的对抗样本，实现较高的攻击成功率，并有效保持对抗样本与原始点云之间的几何一致性。

本发明授权面向激光雷达制导的三维点云对抗攻击方法在权利要求书中公布了：1.一种面向激光雷达制导的三维点云对抗攻击方法，其特征在于，将原始点云划分为多个空间区域，评估各区域对分类决策的贡献值并选取贡献最高的区域作为显著区域；在显著区域内计算每个点的显著性得分，动态选择得分显著性得分最高的前K个点构成扰动子集；对该子集进行空间紧凑扰动操作，并引入多距离联合正则化机制以保持扰动过程中的几何结构一致性，生成具有隐蔽性和攻击强度的对抗点云样本；具体包括以下步骤： S1：加载原始点云数据及其对应的标签信息作为攻击的输入基础，同时加载待攻击模型的权重参数； S2：初始化对抗点云，复制原始点云作为初始对抗样本，并初始化扰动偏移量为零； S3：对原始点云应用最远点采样法，获得m个点作为空间区域的中心点；然后根据每个点与这些中心点之间的距离关系，将各个点分配至最近的中心点所对应的区域，实现对整个点云的空间划分； S4：计算整个点云的几何中心，作为后续扰动模拟的参考基准；采用全排列策略对各区域进行多次采样；每次采样时，分别将各个区域内的点整体移动至点云的几何中心，以模拟该区域被移除的情况，计算各个区域的边际贡献值，从而量化该区域对模型输出结果的影响； S5：根据边际贡献值对各个区域进行排序，选取边际贡献值最高的前K个区域作为显著性区域，并计算显著性区域内点的显著性得分，提取其中显著性得分最高的前K个点作为扰动对象，构成扰动子集； S6：迭代计算对抗点云当前状态关于模型总损失函数的梯度，并提取梯度的符号信息以确定扰动方向； S7：根据三维坐标轴的梯度比例，结合扰动强度系数及区域索引权重，计算扰动量，并对扰动子集和对抗点云进行更新； S8：重复步骤S3~S7直至达到最大迭代次数，输出损失最小的对抗点云样本； 步骤S5中，计算显著区域内点的显著性得分的具体方法为： 其中，Ii表示第i个点的显著性得分，其中下标i表示第i个点，λ1、λ2、λ3、λ4均表示用于平 衡不同项贡献的加权系数；表示第i个点对抗扰动强度参数；表示第i个点扰动方向一 致性参数；表示第i个点的形状变化强度参数；表示第i个点的扰动稳定性参数； 提取显著性区域内显著性得分最高的前K个点组成扰动子集；并将扰动子集与显著性区域内点的总数的比率定义为p_ratio。

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