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龍圖騰網(wǎng)獲悉西北工業(yè)大學(xué)申請的專利基于注意力擾亂的對抗樣本生成方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119940469B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510421353.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06N3/094；該發(fā)明授權(quán)基于注意力擾亂的對抗樣本生成方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)是由郭森森;王震;李曉宇;劉洋;吳連偉;朱培燦設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-04-07向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于注意力擾亂的對抗樣本生成方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供了一種基于注意力擾亂的對抗樣本生成方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域，其方法包括如下步驟：將輸入樣本輸入深度學(xué)習(xí)模型，獲取輸出結(jié)果的類激活圖矩陣；將類激活圖矩陣切分成多個(gè)正方形子圖，并按照其元素值之和的大小進(jìn)行排序，將元素值之和較大與較小的正方形子圖互換位置，得到注意力擾亂的類激活圖矩陣；對第t輪的輸入樣本進(jìn)行修正，將修正的輸入樣本與注意力擾亂的類激活圖矩陣融合，得到增強(qiáng)后的樣本；對增強(qiáng)后的樣本進(jìn)行對抗擾動計(jì)算，生成對抗樣本；重復(fù)類激活圖矩陣的生成、切分過程及對抗樣本生成過程，直至完成T輪對抗樣本的生成，得到最終的對抗樣本。本發(fā)明能夠提升對抗樣本針對不同深度模型的遷移性。

本發(fā)明授權(quán)基于注意力擾亂的對抗樣本生成方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于注意力擾亂的對抗樣本生成方法，其特征在于，包括如下步驟： 獲取第t輪的輸入樣本； 將第t輪的輸入樣本輸入深度學(xué)習(xí)模型，獲取深度學(xué)習(xí)模型的輸出結(jié)果，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可視化方法計(jì)算所述輸出結(jié)果的類激活圖矩陣； 對類激活圖矩陣進(jìn)行掩碼，基于掩碼后的類激活圖矩陣對第t輪的輸入樣本進(jìn)行修正； 將類激活圖矩陣切分成邊長為s的多個(gè)正方形子圖；將多個(gè)正方形子圖按照其元素值之和的大小進(jìn)行排序，按照比例隨機(jī)抽取部分正方形子圖，在所抽取的正方形子圖中，將其中元素值之和最大的正方形子圖與元素值之和最小的正方形子圖互換位置，元素值之和第二大的正方形子圖與元素值之和第二小的正方形子圖互換位置，以此類推，完成所抽取的所有正方形子圖的位置互換，得到注意力擾亂的類激活圖矩陣； 將注意力擾亂的類激活圖矩陣與修正后的樣本增強(qiáng)融合，得到增強(qiáng)后的樣本；對增強(qiáng)后的樣本進(jìn)行對抗擾動計(jì)算，生成第t輪的對抗樣本； 將生成的第t輪的對抗樣本作為第t+1輪的輸入樣本，輸入深度學(xué)習(xí)模型，重復(fù)類激活圖矩陣的生成過程、切分過程及第t+1輪對抗樣本生成過程，直至完成T輪對抗樣本生成過程，得到最終的對抗樣本； 所述將類激活圖矩陣切分成邊長為s的多個(gè)正方形子圖，具體為：當(dāng)類激活圖矩陣的邊長能夠被s整除時(shí)，將整個(gè)類激活圖矩陣切分成邊長為s的多個(gè)正方形子圖；當(dāng)類激活圖矩陣的邊長不能夠被s整除時(shí)，將類激活圖矩陣中能夠被s整除的中心區(qū)域切分成邊長為s的多個(gè)正方形子圖，類激活圖矩陣的外圍區(qū)域保持不變。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人西北工業(yè)大學(xué)，其通訊地址為：710068 陜西省西安市碑林區(qū)友誼西路127號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。