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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利基于强化型通用补丁的对抗攻击方法、防御方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114359653B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111465111.6，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权基于强化型通用补丁的对抗攻击方法、防御方法及装置是由郑霄龙;刘亮;傅毅男;马华东设计研发完成，并于2021-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化型通用补丁的对抗攻击方法、防御方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于强化型通用补丁的对抗攻击方法、防御方法及装置，所述对抗攻击方法包括：获取图像样本集；从所述图像样本集中随机选取第一图像样本作为第一待训练图像；获取原始补丁图像，将所述原始补丁图像与所述第一待训练图像进行图像融合得到第一对抗样本图像；将所述第一对抗样本图像输入至补丁生成模型，并基于梯度下降法更新补丁图像，以生成对抗补丁图像；从所述图像样本集中随机选取第二图像样本作为第二待训练图像；将所述对抗补丁图像与所述第二待训练图像进行图像融合得到第二对抗样本图像，将所述第二对抗样本图像输入至集成网络模型，并基于梯度下降法更新对抗补丁图像，以生成强化型通用补丁图像。

本发明授权基于强化型通用补丁的对抗攻击方法、防御方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于强化型通用补丁的对抗攻击方法，其特征在于，所述方法包括： 获取图像样本集，从所述图像样本集中随机选取第一图像样本作为第一待训练图像； 获取原始补丁图像，将所述原始补丁图像与所述第一待训练图像进行图像融合得到第一对抗样本图像； 将所述第一对抗样本图像输入至补丁生成模型，并基于梯度下降法更新补丁图像，以生成对抗补丁图像； 从所述图像样本集中随机选取第二图像样本作为第二待训练图像，将所述对抗补丁图像与所述第二待训练图像进行图像融合得到第二对抗样本图像，将所述第二对抗样本图像输入至集成网络模型，并基于梯度下降法更新对抗补丁图像，以生成强化型通用补丁图像； 将所述对抗补丁图像与所述第一待训练图像进行图像融合得到第三对抗样本图像，基于所述第一待训练图像对应的原始标签以及所述第三对抗样本图像对所述补丁生成模型进行鲁棒性训练；其中，所述第三对抗样本图像为被分类模型成功误分类为目标类别的对抗样本，所述第一待训练图像和所述第二待训练图像为不同的图像。

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