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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于相关性类激活映射的通用对抗扰动生成方法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：CN114676852B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202210371521.2，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权一种基于相关性类激活映射的通用对抗扰动生成方法是由陈自刚;代仁杰;刘正皓;敖晋;程智全设计研发完成，并于2022-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于相关性类激活映射的通用对抗扰动生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于相关性类激活映射的通用对抗扰动生成方法，属于对抗机器学习领域。目前，该领域的关键技术问题是深度神经网络决策可解释性和对抗样本可迁移性增强。本发明利用层间相关性传播与类激活映射级联的方式来生成并优化通用对抗扰动，进而理解深度神经网络的关注点。首先利用深度神经网络分类器计算出干净样本的原始标签类和其他错误标签类，然后，通过前向传播的类激活映射特征图与相关性系数线性权重组合，使原始标签的最终热力图贡献最小，其他错误类的热力图贡献最大，再通过最小化相关性类激活映射损失函数来迭代更新通用对抗扰动，从而形成迁移性强的通用对抗扰动，提高对抗样本的攻击成功率。

本发明授权一种基于相关性类激活映射的通用对抗扰动生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于相关性类激活映射的通用对抗扰动生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：对于通用对抗扰动v，其初始化为0，使用训练好的VGG19卷积神经网络f生成通用扰动； 步骤2：数据预处理，采用训练好的VGG19并从划分的ImagNet_validation训练集中随机采样图片，将通用对抗扰动和数据集裁剪到合适大小叠加并进行预处理后得到对抗样本输入神经网络； 步骤3：激活图特征提取，将图像样本x输入步骤1所述的卷积神经网络f，对最后一个卷积层的各通道输出进行激活映射特征图提取，得到激活映射图其中c为目标类； 步骤4：相关性传播系数计算，激活映射图经过训练好的模型网络正向传播得到全连接层的分布输出y，将全连接层的输出采用反向层间相关性传播得到目标类c的神经网络的第i层对最后一层卷积层的某一通道k的激活映射特征图的相关系数 步骤5：全局池化，利用全局池化操作对各个通道的相关性传播系数进行降低维度，得到激活映射图Ak的权重系数 步骤6：提取相关性类激活映射图，将激活映射图的权重系数与激活映射图线性组合构成相关性类激活映射函数利用lp范数度量及层间相关性解释器构造损失函数 步骤7：优化通用扰动v，图像样本x通过步骤1所述的卷积神经网络f，计算目标分类cori以及错误分类cadv，通过使得机器学习模型输出接近错误分类，并且梯度更新时采用动量迭代的方式，迭代更新通用扰动v直到fx+v≠fx,当迭代次数大于或等于样本图像的数量或优化目标收敛时，最终得到基于相关性类激活映射的通用对抗扰动vout。

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