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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第七研究所申请的专利一种基于深度学习对抗样本方法的无线信号隐蔽传输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：CN116054996B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202211712182.6，技术领域涉及：H04L9/00；该发明授权一种基于深度学习对抗样本方法的无线信号隐蔽传输方法是由刘铭;汪小芹;郝前防;桂振文;谢伟坤设计研发完成，并于2022-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习对抗样本方法的无线信号隐蔽传输方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习对抗样本方法的无线信号隐蔽传输方法，包括步骤如下：发送端利用黑盒攻击方法结合深度学习网络生成通用性的对抗扰动，将所述的对抗扰动添加到原始信号上，得到加密的第一信号并发送给接收端；接收端解析第一信号，检测是否接收到一个对抗扰动，判断是否更新对抗扰动；如更新对抗扰动，则同步更新接收端的对抗扰动变量，若未更新则使用现有的对抗扰动；接收到第一信号后使用已知对抗扰动清除干扰，得到干净的第二信号，再利用约定好的调制方式得到原始信息。本发明采用可迁移的黑盒通用性对抗样本生成方法，通过使用热力图注意力损失函数代替交叉熵损失函数，显著提高对抗扰动的可迁移性，适用性高、生成效率快。

本发明授权一种基于深度学习对抗样本方法的无线信号隐蔽传输方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习对抗样本方法的无线信号隐蔽传输方法，其特征在于：所述的方法包括步骤如下： 发送端利用黑盒攻击方法结合深度学习网络生成通用性的对抗扰动，将所述的对抗扰动添加到原始信号上，得到加密的第一信号并发送给接收端； 接收端解析第一信号，检测是否接收到一个对抗扰动，判断是否更新对抗扰动；如更新对抗扰动，则同步更新接收端的对抗扰动变量，若未更新则使用现有的对抗扰动；接收到第一信号后使用已知对抗扰动清除干扰，得到干净的第二信号，再利用约定好的调制方式得到原始信息； 其中，发送端利用黑盒攻击方法结合深度学习网络生成通用性的对抗扰动，具体如下： 基于梯度的黑盒迁移对抗攻击，选择注意力作为损失函数，构建总损失函数，通过最小化总损失函数来生成对抗扰动； 以及，所述的总损失函数的构建具体如下： S1：根据输入数据样本x和指定类y构建出第一注意力热力图的损失函数、第二注意力热力图的损失函数，令hx,y表示输入数据样本x和指定类y的注意力热力图，hx,y是一个与输入数据样本x维度一致的张量； S2：设置边界损失函数减小第一注意力热力图与第二注意力热力图的距离； S3：根据边界损失函数分布构建调制分类损失函数、信号特征识别损失函数； S4：将调制分类损失函数与信号特征识别损失函数相加，得到总损失函数。

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