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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种模型鲁棒性与攻击有效性的测量评估与分数计算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：CN119578502B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202410138897.8，技术领域涉及：G06N3/094；该发明授权一种模型鲁棒性与攻击有效性的测量评估与分数计算方法是由郑军;孙家正;熊雯琦;黄蓉;夏晨笑设计研发完成，并于2024-01-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模型鲁棒性与攻击有效性的测量评估与分数计算方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种模型鲁棒性与攻击有效性的测量评估与分数计算方法，包括：建立由模型能力评估指标、攻击效果评估指标、攻击代价评估指标组成的评估指标体系；对所述评估体系中评估指标进行评估；以及基于项目反应理论以及马尔科夫链蒙特卡洛方法进行分数计算。本发明一种模型鲁棒性与攻击有效性的测量评估与分数计算方法能够直观且综合地反映出评估目标性能以及不同模型或是攻击算法间的性能差异，而且可以用于多种不同结构模型以及不同种类对抗攻击算法的性能评估，具有普适性与灵活性。

本发明授权一种模型鲁棒性与攻击有效性的测量评估与分数计算方法在权利要求书中公布了：1.一种模型鲁棒性与攻击有效性的测量评估与分数计算方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1，建立由模型能力评估指标、攻击效果评估指标、攻击代价评估指标组成的评估指标体系； 所述模型能力评估指标包括干净样本正确率C11、干净样本F1分数C12、干净样本平均正确分类置信度13；所述攻击效果评估指标包括对抗样本误分类比例C21、攻击准确性C22、对抗样本平均置信变化C23、对抗样本模型关注区域偏移C24、对抗样本可观测转移率C25；所述攻击代价评估指标包括攻击耗时代价C31、攻击查询量代价C32、平均范数失真C33、平均频域欧式距离C34、平均特征相似性C35； 步骤2，对所述评估指标体系中的评估指标进行评估； 对所述评估指标体系中的评估指标进行评估的步骤包括S11、针对若干模型、攻击方法，对它们进行交叉组合，分别采集并计算每一组模型-攻击方法的评估指标，形成数据矩阵；S12、依据任务目标，沿攻击方法或模型的改变方向叠加并平均S11获得的数据矩阵，使其掩蔽因不同模型或因不同攻击方法而带来的差异，获得一般性评估指标数据；S13、对所述S12产生的一般性评估指标数据进行映射和归一化处理，得到处理后适用于分数计算的评估指标；S14、对所述S13处理后的评估指标，使用基于项目反应理论以及马尔科夫链蒙特卡洛方法的综合能力计算方法对评估目标的能力分数进行计算；S15、根据前述评估方法计算得出的评估目标的能力分数，对其进行分析与评价； 步骤3，基于项目反应理论以及马尔科夫链蒙特卡洛方法进行分数计算 所述基于项目反应理论以及马尔科夫链蒙特卡洛方法进行分数计算，包括以下步骤，设：θi表示第i个被试者的能力，aj表示第j个测试项目的区分度，βj表示第j个测试项目的难度，cj表示第j个测试项目的猜测参数，N表示被试者数量，m表示测试项目数量，Xi＝1→N,j＝1→m表示被试分数矩阵，L表示迭代步数，M表示收敛步数，这里使用被试者指代评估目标，即模型或是对抗攻击算法；根据实验为参数N、m、L、M设定初始值，并使用所述S14中获得的处理后评估指标构建被试分数矩阵Xi＝1→N,j＝1→m；对于参数θ、a、β、c任意选取一个初始值初始参数设定完成后，开始执行循环，直至迭代步数完成；得到样本集合计算得到被试者能力分数以及项目参数 所述“初始参数设定完成后，开始执行循环，直至迭代步数完成”包括：随机抽取一个候选状态值：对各个被试者i＝1,2,…,N进行采样计算接受概率：从均匀分布采样u～Uniform[0,1]，若则接受转移：并令否则拒绝转移，并令对各项目参数j＝1,2,…,m进行采样计算接受概率：从均匀分布采样u～Uniform[0,1]，如果采样点满足则接受转移，并令否则拒绝转移，并令

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