杭州市滨江区浙工大人工智能创新研究院俞山青获国家专利权
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！
龙图腾网获悉杭州市滨江区浙工大人工智能创新研究院申请的专利一种基于模型集成的深度伪造检测器对抗鲁棒性评估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：CN120747722B 。
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：202511236017.1，技术领域涉及：G06V20/00；该发明授权一种基于模型集成的深度伪造检测器对抗鲁棒性评估方法是由俞山青;屠祥熙;田甜;谢满德;高德宏;李呈斌设计研发完成，并于2025-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于模型集成的深度伪造检测器对抗鲁棒性评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于模型集成的深度伪造检测器对抗鲁棒性评估方法，属于计算机视觉和信息安全技术领域。针对现有深度伪造检测器对抗样本迁移性差、压缩鲁棒性不足的问题，本发明通过集成多个不同结构的深度伪造检测模型，采用动量迭代‑共同弱点攻击算法生成对抗样本，同时嵌入可微分JPEG压缩模块模拟真实压缩过程。技术方案包括：选取多种伪造检测模型构建评估样本集；利用模型集成策略生成基础对抗样本；结合可微分压缩生成压缩鲁棒对抗样本；系统评估对抗样本在不同压缩强度下的攻击效果。本发明提升了对抗样本的迁移性和压缩鲁棒性，能够全面评估深度伪造检测系统的安全漏洞。
本发明授权一种基于模型集成的深度伪造检测器对抗鲁棒性评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模型集成的深度伪造检测器对抗鲁棒性评估方法，其特征在于，包括以下步骤： 选取多个不同结构的深度伪造检测模型，并构建伪造图像样本集； 采用模型集成策略，基于多个深度伪造检测模型的输出信息计算集成损失，并通过梯度优化在像素空间生成对抗样本； 将可微分JPEG压缩模块嵌入对抗样本生成流程，生成在图像压缩后仍能保持攻击有效性的压缩鲁棒对抗样本； 利用生成的对抗样本测试各深度伪造检测器的分类准确率，评估其对抗鲁棒性； 所述梯度优化的过程包括： 采用动量迭代算法稳定梯度方向，使对抗样本位于平坦损失景观区域； 通过共同弱点攻击优化对抗样本与各模型局部最优点的距离，确保同时攻击多个深度伪造检测器； 所述可微分JPEG压缩模块的嵌入方式包括外环嵌入或外环与内环同时嵌入。
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杭州市滨江区浙工大人工智能创新研究院，其通讯地址为：310056 浙江省杭州市滨江区长河街道湖西路575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。
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号
请提出您的宝贵建议，有机会获取IP积分或其他奖励