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龍圖騰網獲悉騰訊科技(深圳)有限公司申請的專利一種對抗樣本生成方法、裝置、設備以及可讀存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114331829B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111032177.6，技術領域涉及：G06T3/4007；該發明授權一種對抗樣本生成方法、裝置、設備以及可讀存儲介質是由張杰;李博;徐江河;吳雙;丁守鴻;李季檁設計研發完成，并于2021-09-03向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種對抗樣本生成方法、裝置、設備以及可讀存儲介質在說明書摘要公布了：本發明公開了一種對抗樣本生成方法、裝置、設備以及可讀存儲介質，該方法包括：獲取原始圖像，對原始圖像進行多樣性構造處理，得到具有多樣性的待處理圖像；獲取與待攻擊的目標網絡模型相關聯的N個替代攻擊網絡模型，通過N個替代攻擊網絡模型為待處理圖像生成對抗擾動；N為正整數；替代攻擊網絡模型和目標網絡模型具有相同的任務目標；根據原始圖像的前景區域的擾動權重和后景區域的擾動權重，將對抗擾動添加至待處理圖像，得到對抗樣本圖像；對抗樣本圖像用于對目標網絡模型進行對抗攻擊。采用本發明，可以提高對抗樣本的真實性和模型安全評估的有效性。

本發明授權一種對抗樣本生成方法、裝置、設備以及可讀存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種對抗樣本生成方法，其特征在于，包括： 獲取原始圖像，對所述原始圖像進行多樣性構造處理，得到具有多樣性的待處理圖像； 獲取與待攻擊的目標網絡模型相關聯的N個替代攻擊網絡模型； 在第i次訓練迭代中，通過所述N個替代攻擊網絡模型生成第i次訓練迭代中的訓練圖像對應的訓練擾動；i為正整數；第一次訓練迭代中的訓練圖像為所述待處理圖像；所述第i次訓練迭代中的訓練圖像對應的訓練擾動是通過將第i次訓練迭代中的訓練圖像的梯度與擾動步長相乘得到； 若i小于迭代次數閾值，則根據所述第i次訓練迭代中的訓練圖像對應的訓練擾動和第i次訓練迭代中的累積動量，對第i次訓練迭代中的訓練圖像進行更新，得到第i+1次訓練迭代中的訓練圖像； 獲取動量重置參數，將i和所述動量重置參數相除，得到目標余數； 若所述目標余數不滿足動量重置條件，則將所述第i次訓練迭代中的訓練圖像對應的訓練擾動和第i次訓練迭代中的累積動量進行相加處理，得到第i+1次訓練迭代中的累積動量； 若所述目標余數滿足動量重置條件，則對第i次訓練迭代中的累積動量進行重置處理，得到第i+1次訓練迭代中的累積動量； 在第i+1次訓練迭代中，通過所述N個替代攻擊網絡模型生成第i+1次訓練迭代中的訓練圖像對應的訓練擾動； 若所述i+1等于所述迭代次數閾值，則將第i+1次訓練迭代中的訓練圖像對應的訓練擾動確定為對抗擾動；N為正整數；所述替代攻擊網絡模型和目標網絡模型具有相同的任務目標； 根據所述原始圖像的前景區域的擾動權重和后景區域的擾動權重，將所述對抗擾動添加至所述待處理圖像，得到對抗樣本圖像；所述對抗樣本圖像用于對所述目標網絡模型進行對抗攻擊。

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