買(mǎi)專(zhuān)利賣(mài)專(zhuān)利找龍圖騰，真高效！ 查專(zhuān)利查商標(biāo)用IPTOP,全免費(fèi)！專(zhuān)利年費(fèi)監(jiān)控用IP管家,真方便！

龍圖騰網(wǎng)獲悉電子科技大學(xué)申請(qǐng)的專(zhuān)利一種深度學(xué)習(xí)信號(hào)識(shí)別分類(lèi)器對(duì)抗攻擊樣本的產(chǎn)生方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115358268B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22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(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202210983841.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/24；該發(fā)明授權(quán)一種深度學(xué)習(xí)信號(hào)識(shí)別分類(lèi)器對(duì)抗攻擊樣本的產(chǎn)生方法是由李銳其;廖紅舒;劉亮;甘露設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-08-17向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本一種深度學(xué)習(xí)信號(hào)識(shí)別分類(lèi)器對(duì)抗攻擊樣本的產(chǎn)生方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明屬于智能無(wú)線(xiàn)設(shè)備安全領(lǐng)域，涉及一種深度學(xué)習(xí)信號(hào)識(shí)別分類(lèi)器對(duì)抗攻擊樣本的產(chǎn)生方法。本發(fā)明提供了一種深度學(xué)習(xí)信號(hào)識(shí)別分類(lèi)器對(duì)抗攻擊樣本的產(chǎn)生方法，結(jié)合了快速梯度符號(hào)方法和投影梯度下降方法，利用蒙特卡羅方法在信號(hào)樣本鄰域內(nèi)隨機(jī)初始化搜索起點(diǎn)可以提高梯度計(jì)算穩(wěn)定性的特性，通過(guò)對(duì)一批相同類(lèi)別信號(hào)樣本聯(lián)合優(yōu)化損失函數(shù)產(chǎn)生在同類(lèi)信號(hào)樣本中具有良好通用攻擊性的對(duì)抗攻擊樣本。本發(fā)明的有益效果為，本發(fā)明可以提高深度學(xué)習(xí)信號(hào)識(shí)別分類(lèi)器的對(duì)抗攻擊樣本產(chǎn)生過(guò)程中梯度計(jì)算的穩(wěn)定性，同時(shí)能夠產(chǎn)生具有在同類(lèi)樣本中良好通用攻擊性的對(duì)抗攻擊樣本，方法簡(jiǎn)單，效果良好。

本發(fā)明授權(quán)一種深度學(xué)習(xí)信號(hào)識(shí)別分類(lèi)器對(duì)抗攻擊樣本的產(chǎn)生方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種深度學(xué)習(xí)信號(hào)識(shí)別分類(lèi)器對(duì)抗攻擊樣本的產(chǎn)生方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、采用VT-CNN2作為分類(lèi)模型，基于用于調(diào)制分類(lèi)的開(kāi)源信號(hào)數(shù)據(jù)集將模型訓(xùn)練至收斂； S2、從開(kāi)源信號(hào)數(shù)據(jù)集中選擇一批類(lèi)別相同的信號(hào)樣本作為被攻擊的樣本集合X，樣本信噪比為SNR、數(shù)量為N，樣本特征數(shù)量為l；從X中隨機(jī)選取Nsample個(gè)樣本及其對(duì)應(yīng)的分類(lèi)標(biāo)簽作為通用對(duì)抗樣本生成算法的輸入，Nsample≤N，給定對(duì)抗樣本的功率預(yù)算Pmax、模型的損失函數(shù)通用對(duì)抗樣本生成算法的學(xué)習(xí)率η、最終剩余學(xué)習(xí)率比例b、每輪次迭代次數(shù)epochs和蒙特卡羅仿真次數(shù)it_num； S3、初始化用于保存蒙特卡羅仿真搜索過(guò)程中的最優(yōu)攻擊樣本的向量delta_UAP＝0和此時(shí)的模型在被攻擊樣本集合X上的識(shí)別準(zhǔn)確率acc＝1.0，初始化循環(huán)計(jì)數(shù)器i＝1； S4、初始化用來(lái)保存每輪次迭代過(guò)程中找到的最優(yōu)解對(duì)應(yīng)的模型識(shí)別準(zhǔn)確率變量acc1＝1.0和最優(yōu)解向量delta_UAP1＝0，采用隨機(jī)初始化的方法在以0為原點(diǎn)、lPmax為半徑的超球面上產(chǎn)生一個(gè)對(duì)抗攻擊信號(hào)向量delta_temp并初始化循環(huán)計(jì)數(shù)器j＝1； S5、計(jì)算處損失函數(shù)關(guān)于delta_temp的梯度： 然后更新delta_temp： S6、計(jì)算delta_temp的功率P_delta，如果P_deltaPmax，則將delta_temp的功率調(diào)整為Pmax； S7、將對(duì)抗攻擊信號(hào)向量delta_temp注入被攻擊的信號(hào)樣本集合，評(píng)估模型在X上的識(shí)別準(zhǔn)確率acc1_temp，如果acc1_tempacc1，那么： acc1＝acc1_temp delta_UAP1＝delta_temp j＝j(luò)+1 如果j≤epochs，則轉(zhuǎn)到S5； S8、將delta_UAP1的功率調(diào)整至Pmax，i＝i+1，如果acc1acc，則： acc＝acc1 delta_UAP＝delta_UAP1 S9、如果i≤it_num，則轉(zhuǎn)到S4，否則輸出通用對(duì)抗攻擊信號(hào)delta_UAP。

如需購(gòu)買(mǎi)、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類(lèi)似專(zhuān)利技術(shù)，可聯(lián)系本專(zhuān)利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人電子科技大學(xué)，其通訊地址為：611731 四川省成都市高新西區(qū)西源大道2006號(hào)；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(huà)0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。