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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京郵電大學;中國電子科技集團公司第五十四研究所申請的專利生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的對抗樣本木馬的方法及相關(guān)設(shè)備獲國家發(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：CN114170474B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-05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：202111237515.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/774；該發(fā)明授權(quán)生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的對抗樣本木馬的方法及相關(guān)設(shè)備是由王紅蔓;賈哲;王玉龍;劉暢;蘇森;徐鵬;雙鍇;張忠寶;程祥設(shè)計研發(fā)完成，并于2021-10-22向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的對抗樣本木馬的方法及相關(guān)設(shè)備在說明書摘要公布了：本申請?zhí)峁┮环N生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的對抗樣本木馬的方法及相關(guān)設(shè)備，包括：生成K個符合預定要求的第一擾動，所述預定要求包括目標函數(shù)要求以及L個樣本圖像的擾動率要求，所述樣本圖像的維度高于所述第一擾動的維度；對于K個所述第一擾動中的每一個，迭代地執(zhí)行使該第一擾動在其目標函數(shù)的梯度方向上下降的操作，直至滿足預設(shè)的迭代結(jié)束條件得到該第一擾動的優(yōu)化擾動；計算每個優(yōu)化擾動的所述目標函數(shù)的第一值；將第一值中的最小值對應(yīng)的所述優(yōu)化擾動確定為目標擾動；利用經(jīng)過訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對所述目標擾動進行數(shù)據(jù)升維處理，得到所述對抗樣本木馬。該方法提高了算法的速度和實用性，加快了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對抗樣本木馬的構(gòu)造效率。

本發(fā)明授權(quán)生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的對抗樣本木馬的方法及相關(guān)設(shè)備在權(quán)利要求書中公布了：1.一種生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的對抗樣本木馬的方法，其特征在于，對抗樣本木馬為添加有擾動的圖像，所述方法包括： 生成K個符合預定要求的第一擾動，其中，所述預定要求包括目標函數(shù)要求以及L個樣本圖像的擾動率要求，所述樣本圖像的維度為a，所述第一擾動的維度為n，所述K、L、a、n均為正整數(shù)，a大于n； 對于K個所述第一擾動中的每個第一擾動，迭代地執(zhí)行使該第一擾動在其目標函數(shù)的梯度方向上下降的操作，直至滿足預設(shè)的迭代結(jié)束條件，以得到該第一擾動的優(yōu)化擾動； 計算所得到的K個所述優(yōu)化擾動各自的所述目標函數(shù)的第一值； 將計算出的K個所述第一值中的最小值對應(yīng)的所述優(yōu)化擾動確定為目標擾動； 利用經(jīng)過訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對所述目標擾動進行數(shù)據(jù)升維處理，得到所述對抗樣本木馬。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、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)人北京郵電大學;中國電子科技集團公司第五十四研究所，其通訊地址為：100876 北京市海淀區(qū)西土城路10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)”。