中国人民解放军国防科技大学陶蔚获国家专利权
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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利一种使用自适应策略的动量对抗攻击方法与系统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：CN119721180B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202411739802.4，技术领域涉及：G06N3/094；该发明授权一种使用自适应策略的动量对抗攻击方法与系统是由陶蔚;黄金才;黄魁华;陇盛;张龙飞设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种使用自适应策略的动量对抗攻击方法与系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种使用自适应策略的动量对抗攻击方法与系统，所述方法包括以下步骤：根据选取的数据训练样本；对训练好的样本进行预处理；基于预处理后的样本，选择神经网络模型得到动量模型；引入自适应步长矩阵，根据所述动量模型以及所述自适应步长矩阵得到对抗样本模型；根据所述对抗样本模型得到对抗攻击成功率。本发明有效提升了对抗攻击的迁移性和稳定性，可以达到现有基于动量的攻击方法最高攻击成功率。
本发明授权一种使用自适应策略的动量对抗攻击方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种使用自适应策略的动量对抗攻击方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 根据选取的数据训练样本； 对训练好的样本进行预处理； 基于预处理后的样本，选择神经网络模型得到动量模型； 引入自适应步长矩阵，根据所述动量模型以及所述自适应步长矩阵得到对抗样本模型； 根据所述对抗样本模型得到对抗攻击成功率； 所述对抗样本模型；包括： P是投影运算，表示第t步生成的对抗样本图像，表示第t+1步生成的对抗样本图像；αt为步长，αt0；gt+1是前t+1次迭代中累加的梯度； 所述根据所述对抗样本模型得到对抗攻击成功率，包括： 利用一个已知的白盒模型来生成对抗样本，然后将生成的对抗样本用于攻击未知的黑盒模型，从而实现能迁移的对抗攻击。
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