买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉嵩山实验室;电子科技大学(深圳)高等研究院申请的专利一种基于迁移的对抗样本制备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：CN116797874B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202310717695.4，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种基于迁移的对抗样本制备方法是由曾博恒;张瑜琨;隆宇阳;卫红权;李寒冰;高联丽;宋井宽设计研发完成，并于2023-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于迁移的对抗样本制备方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像分类模型的安全领域，具体涉及一种基于迁移的对抗样本制备方法，其首先，将输入图像按设定的采样次数复制并分别添加扰动，获得一组分别按随机方向接近替代模型的决策边界的边界点样本；然后，利用替代模型，计算各边界点样本的损失梯度；之后，计算边界点样本的平均梯度，并以平均梯度的方向添加设定步长的扰动，获得当前步的输出图像；最终，通过多次的迭代获得对抗样本。该方法，通过对替代模型决策边界信息的充分利用，进行边界拟合，增强了对抗样本的迁移性，迁移范围广，能有效评估多种不同结构的模型，评估结果更接近目标模型的鲁棒性下限。适用于基于迁移的黑盒模型鲁棒性评估。

本发明授权一种基于迁移的对抗样本制备方法在权利要求书中公布了：1.一种基于迁移的对抗样本制备方法，包括以下步骤： S1、获取用于制备对抗样本的初始图像，采用完成训练且内部机制已知的替代模型，对其分类获得其类别标签为；将初始图像作为初始的输入图像，执行步骤S2； S2、将输入图像按设定的采样次数复制份并分别向其添加扰动，使得各输入图像在添加扰动后，分别按随机方向向替代模型的决策边界移动，获得个边界点样本，其中，采样次数，表示个边界点样本中的第个边界点样本，公式如下： 其中，为替代模型的函数并用以表示替代模型输出的图像类别，表示当前迭代步；表示添加到输入图像使得其向替代模型决策边界移动的扰动，且，表示的扰动方向为随机方向并服从高斯分布，为高维高斯分布的协方差矩阵，为单位向量，为标准差，的预设值应确保在首轮迭代时个边界点样本中至少部分样本的；为收缩因子且，表示第个样本的收缩次数且为的整数，并确保个样本均满足； S3、利用替代模型，分别采用各边界点样本进行前向传播，并计算损失的梯度，公式如下： 其中，为梯度符号，为替代模型的损失函数； S4、计算个边界点样本所对应梯度的平均梯度；然后，按设定的单步扰动步长，并以平均梯度的方向作为当前步的扰动方向，获得当前步的攻击扰动；将当前步的攻击扰动添加到输入图像，获得当前步的输出图像； S5、以当前步的输出图像作为新的输入图像，重复所述步骤S1~S5，直至达到设定的迭代次数，获得最终的对抗样本。

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嵩山实验室;电子科技大学(深圳)高等研究院，其通讯地址为：450046 河南省郑州市郑东新区龙子湖自然资源大厦C栋；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。