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！

龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利一种针对高光谱图像分类的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：CN120070949B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202510055200.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种针对高光谱图像分类的可迁移对抗攻击方法是由陈倩;陈芝菲;刘裕勇;伊拉塔设计研发完成，并于2025-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对高光谱图像分类的可迁移对抗攻击方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种针对高光谱图像分类的可迁移对抗攻击方法，旨在利用白盒模型生成具有迁移性的对抗样本，从而实现对目标黑盒模型的有效攻击，该方法包括：选择白盒高光谱图像分类模型作为源模型，通过反向传播算法计算各波段梯度，确定波段重要性分数；基于重要性分数计算波段的像素遮蔽概率，并对图像进行随机像素遮蔽；对多次随机遮蔽下的梯度信息进行聚合，得到聚合梯度值；结合聚合梯度与特征矩阵设计损失函数，并以此指导对抗样本生成；最终，将生成的对抗样本应用于黑盒模型，实施迁移攻击。本发明生成的对抗样本具有较强的迁移性、通用性与适应性，为高光谱图像分类领域的安全性研究提供了新思路。

本发明授权一种针对高光谱图像分类的可迁移对抗攻击方法在权利要求书中公布了：1.一种针对高光谱图像分类的可迁移对抗攻击方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：针对给定数据集中的高光谱图像x，选择一个白盒高光谱图像分类模型作为源模型，利用反向传播算法计算高光谱图像各波段的梯度值，并将每个波段的梯度平均值作为波段的重要性分数Ib，用于衡量每个波段对分类决策的影响，其中b表示第b个波段； 步骤2：根据特征重要性分数Ib，为不同波段设置相应的遮蔽概率Pb，从而对高重要性波段进行重点扰动，根据Pb生成k个随机像素遮蔽矩阵Mb，利用Mb分别对输入的高光谱图像进行随机像素遮蔽，得到随机像素遮蔽后的图像其中i∈{1,2,...,k}； 步骤3：利用反向传播算法，通过高光谱图像分类模型的损失函数对所有经过随机像素遮蔽处理的图像进行梯度计算，得到对应梯度值Gi，并将得到的k个梯度值进行聚合，得到聚合梯度值Gagg： 步骤4：通过聚合梯度Gagg和高光谱图像特征矩阵X的逐元素点积计算损失函数，并通过该损失函数指导对抗样本的生成； 步骤5：重复步骤3和步骤4，持续优化对抗样本，直至满足既定攻击目标或达到最大迭代次数，使用生成的对抗样本对黑盒模型进行攻击。

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南京理工大学，其通讯地址为：210094 江苏省南京市孝陵卫200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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。