北京邮电大学;中国电子科技集团公司第五十四研究所王红蔓获国家专利权
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龙图腾网获悉北京邮电大学;中国电子科技集团公司第五十四研究所申请的专利生成神经网络模型的对抗样本木马的方法及相关设备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：CN114170474B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202111237515.X，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权生成神经网络模型的对抗样本木马的方法及相关设备是由王红蔓;贾哲;王玉龙;刘畅;苏森;徐鹏;双锴;张忠宝;程祥设计研发完成，并于2021-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本生成神经网络模型的对抗样本木马的方法及相关设备在说明书摘要公布了：本申请提供一种生成神经网络模型的对抗样本木马的方法及相关设备，包括：生成K个符合预定要求的第一扰动，所述预定要求包括目标函数要求以及L个样本图像的扰动率要求，所述样本图像的维度高于所述第一扰动的维度；对于K个所述第一扰动中的每一个，迭代地执行使该第一扰动在其目标函数的梯度方向上下降的操作，直至满足预设的迭代结束条件得到该第一扰动的优化扰动；计算每个优化扰动的所述目标函数的第一值；将第一值中的最小值对应的所述优化扰动确定为目标扰动；利用经过训练的神经网络模型对所述目标扰动进行数据升维处理，得到所述对抗样本木马。该方法提高了算法的速度和实用性，加快了神经网络模型对抗样本木马的构造效率。
本发明授权生成神经网络模型的对抗样本木马的方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种生成神经网络模型的对抗样本木马的方法，其特征在于，对抗样本木马为添加有扰动的图像，所述方法包括： 生成K个符合预定要求的第一扰动，其中，所述预定要求包括目标函数要求以及L个样本图像的扰动率要求，所述样本图像的维度为a，所述第一扰动的维度为n，所述K、L、a、n均为正整数，a大于n； 对于K个所述第一扰动中的每个第一扰动，迭代地执行使该第一扰动在其目标函数的梯度方向上下降的操作，直至满足预设的迭代结束条件，以得到该第一扰动的优化扰动； 计算所得到的K个所述优化扰动各自的所述目标函数的第一值； 将计算出的K个所述第一值中的最小值对应的所述优化扰动确定为目标扰动； 利用经过训练的神经网络模型对所述目标扰动进行数据升维处理，得到所述对抗样本木马。
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