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          香港中文大學(xué)(深圳);深圳市大數(shù)據(jù)研究院;清華大學(xué)深圳國際研究生院吳保元獲國家專利權(quán)

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          龍圖騰網(wǎng)獲悉香港中文大學(xué)(深圳);深圳市大數(shù)據(jù)研究院;清華大學(xué)深圳國際研究生院申請的專利一種基于元學(xué)習(xí)的黑盒攻擊方法、終端設(shè)備及存儲介質(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:CN115063652B

          龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29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:202210684615.5,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06V10/776;該發(fā)明授權(quán)一種基于元學(xué)習(xí)的黑盒攻擊方法、終端設(shè)備及存儲介質(zhì)是由吳保元;印飛;張勇;楊余久;樊艷波;馮巖設(shè)計研發(fā)完成,并于2022-06-17向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

          一種基于元學(xué)習(xí)的黑盒攻擊方法、終端設(shè)備及存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了:本發(fā)明公開了一種基于元學(xué)習(xí)的黑盒攻擊方法、終端設(shè)備及存儲介質(zhì),其中方法包括獲取待攻擊任務(wù),待攻擊任務(wù)中包括待攻擊圖像和待攻擊目標(biāo)模型;將待攻擊圖像輸入至訓(xùn)練好的生成模型中,生成待攻擊圖像對應(yīng)的對抗擾動;將對抗擾動添加至待攻擊圖像上,得到對抗樣本,利用對抗樣本攻擊待攻擊目標(biāo)模型,實現(xiàn)黑盒攻擊。本發(fā)明是一種基于條件分布生成攻擊的黑盒攻擊算法,其利用元學(xué)習(xí)策略學(xué)習(xí)生成對抗樣本任務(wù)之間的關(guān)系先驗,幫助學(xué)習(xí)先驗的生成模型快速適應(yīng)新任務(wù),生成新的對抗樣本;且本發(fā)明從元學(xué)習(xí)的角度引入了樣本對抗遷移性的概念,其是一種結(jié)合樣本對抗遷移性和模型對抗遷移性提升黑盒攻擊場景下的攻擊效率的方法。

          本發(fā)明授權(quán)一種基于元學(xué)習(xí)的黑盒攻擊方法、終端設(shè)備及存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了:1.一種基于元學(xué)習(xí)的黑盒攻擊方法,其特征在于,包括: 獲取待攻擊任務(wù),所述待攻擊任務(wù)中包括待攻擊圖像和待攻擊目標(biāo)模型; 將所述待攻擊圖像輸入至利用元學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練好的生成模型中,生成所述待攻擊圖像對應(yīng)的對抗擾動; 將所述對抗擾動添加至所述待攻擊圖像上,得到對抗樣本,利用所述對抗樣本攻擊所述待攻擊目標(biāo)模型,實現(xiàn)黑盒攻擊; 所述生成模型的訓(xùn)練過程具體包括: 獲取第一訓(xùn)練樣本,利用所述第一訓(xùn)練樣本優(yōu)化生成模型中的參數(shù);所述第一訓(xùn)練樣本包括多個訓(xùn)練任務(wù),每個所述訓(xùn)練任務(wù)中包括第一訓(xùn)練圖像和所述第一訓(xùn)練圖像對應(yīng)的第一對抗擾動; 利用元學(xué)習(xí)方法對優(yōu)化后的生成模型的參數(shù)進(jìn)行更新,得到訓(xùn)練好的生成模型,具體包括: 獲取第二訓(xùn)練樣本,所述第二訓(xùn)練樣本包括多個訓(xùn)練任務(wù),每個所述訓(xùn)練任務(wù)中包括第二訓(xùn)練圖像和與每幅所述第二訓(xùn)練圖像對應(yīng)的第二目標(biāo)模型的第二替代模型; 將所述第二訓(xùn)練圖像輸入至優(yōu)化參數(shù)后的所述生成模型中,得到所述第二訓(xùn)練圖像對應(yīng)的第二對抗擾動; 將所述第二對抗擾動添加至對應(yīng)的所述第二訓(xùn)練圖像上,得到訓(xùn)練用對抗樣本,利用所述訓(xùn)練用對抗樣本攻擊對應(yīng)的所述第二替代模型,獲取所述第二替代模型中的對抗損失函數(shù); 根據(jù)所述對抗損失函數(shù),結(jié)合元學(xué)習(xí)方法對優(yōu)化后的生成模型的參數(shù)進(jìn)行更新,得到訓(xùn)練好的生成模型。

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