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龍圖騰網獲悉湖南大學申請的專利基于黑盒模型的對抗攻擊數據的處理方法和裝置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：CN115470526B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22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：202211119922.5，技術領域涉及：G06F21/64；該發明授權基于黑盒模型的對抗攻擊數據的處理方法和裝置是由李肯立;段明星;唐卓;方森;楊志邦;余思洋設計研發完成，并于2022-09-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于黑盒模型的對抗攻擊數據的處理方法和裝置在說明書摘要公布了：本申請涉及一種基于黑盒模型的對抗攻擊數據的處理方法、裝置、計算機設備、存儲介質和計算機程序產品。所述方法包括：確定第一被攻擊數據樣本和被攻擊樣本數據的至少一個第一候選數據樣本；對第一被攻擊數據樣本進行擾動處理，得到對應的偽樣本；將偽樣本與至少一個第一候選數據樣本進行特征比對，得到特征相似度最高的候選數據樣本；根據特征相似度最高的候選數據樣本對偽樣本的擾動特征進行更新，得到構造的偽樣本。采用本方法能夠提高了構造的偽樣本的真實性。

本發明授權基于黑盒模型的對抗攻擊數據的處理方法和裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于黑盒模型的對抗攻擊數據的處理方法，其特征在于，所述方法包括： 確定第一被攻擊數據樣本和所述第一被攻擊數據樣本的至少一個第一候選數據樣本； 對所述第一被攻擊數據樣本進行擾動處理，得到對應的偽樣本； 將所述偽樣本與所述至少一個第一候選數據樣本進行特征比對，得到特征相似度最高的候選數據樣本； 根據所述特征相似度最高的候選數據樣本對所述偽樣本的擾動特征進行更新，得到構造的偽樣本； 其中，所述將所述偽樣本與所述至少一個第一候選數據樣本進行特征比對，得到特征相似度最高的候選數據樣本，包括：獲取所述偽樣本的特征屬性； 若所述特征屬性為離散特征，且所述偽樣本所有擾動特征不存在于所述至少一個候選數據樣本中，則確定不存在于所述至少一個第一候選數據樣本中的待更新擾動特征； 確定所述至少一個第一候選數據樣本的樣本特征與所述待更新擾動特征的相似度，根據所述相似度得到特征相似度最高的候選數據樣本； 所述對所述第一被攻擊數據樣本進行擾動處理，得到對應的偽樣本，包括：將所述第一被攻擊數據樣本輸入至訓練好的擾動生成網絡中，輸出對應的偽樣本； 所述擾動生成網絡的訓練，包括： 獲取用于訓練所述擾動生成網絡的第二被攻擊數據樣本和所述第二被攻擊數據樣本的至少一個第二候選數據樣本；將所述第二被攻擊數據樣本輸入至所述擾動生成網絡，經過所述擾動生成網絡的嵌入層、編碼器和解碼器，輸出所述第二被攻擊數據樣本的擾動向量； 將所述擾動向量輸入至替代模型的網絡層，得到預測結果； 將所述預測結果與對應的候選子數據樣本進行比對，得到對比損失； 基于所述對比損失對所述編碼器和解碼器進行訓練，得到訓練好的擾動生成網絡。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人湖南大學，其通訊地址為：410013 湖南省長沙市岳麓區麓山南路；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。