重庆邮电大学米建勋获国家专利权
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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于扰动多样性增强的对抗训练方法及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：CN116227542B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202211642306.8，技术领域涉及：G06N3/045；该发明授权一种基于扰动多样性增强的对抗训练方法及系统是由米建勋;李澳;候尚坤;张馨月;陈涛;程晓;向菲设计研发完成，并于2022-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于扰动多样性增强的对抗训练方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于扰动多样性增强的对抗训练方法及系统，属于深度学习安全技术领域。该方法包括：S1：将训练数据输入到模型中，执行前向传播与反向传播，获取模型损失函数对于输入数据的梯度值；S2：基于最大扰动值∈，计算服从均匀分布U‑∈,∈的随机噪声；S3：基于得到的梯度值以及随机噪声，生成投影至指定范围[‑,∈]中的对抗性扰动；S4：将对抗性扰动添加到对应的原始图像上，并将其投影至合法像素范围[0,1]中，得到对抗样本；S5：将对抗样本输入到模型中，执行前向传播与反向传播，更新模型参数，完成对抗训练。本发明在运算量大幅减小、训练时间大幅缩短的基础上，实现了与多步迭代方法相近的鲁棒性。
本发明授权一种基于扰动多样性增强的对抗训练方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于扰动多样性增强的对抗训练方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤： S1：将训练数据输入到模型中，执行前向传播与反向传播，获取模型损失函数对于输入数据的梯度值； S2：基于最大扰动值，计算服从均匀分布的随机噪声； S3：基于步骤S1中得到的梯度值以及步骤S2中得到的随机噪声，生成投影至指定范围中的对抗性扰动；具体包括：令为输入数据中单个像素点i对应的梯度值，则对抗性扰动的生成公式如下： 其中，表示构造出的对抗性扰动，为随机噪声，为指定的最大扰动值，为超参数，为输入图像的维度，表示投影至区间的投影操作； S4：将步骤S3中得到的对抗性扰动添加到对应的原始图像上，并将添加了对抗性扰动的原始图像投影至合法像素范围中，得到对抗样本； S5：将步骤S4中得到的对抗样本输入到模型中，执行前向传播与反向传播，更新模型参数，完成对抗训练。
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