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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种基于深度度量学习模型的隐蔽性攻击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：CN119580030B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411615845.1，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种基于深度度量学习模型的隐蔽性攻击方法是由覃丽宇;陈百基设计研发完成，并于2024-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度度量学习模型的隐蔽性攻击方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度度量学习模型的隐蔽性攻击方法，包括：获取不同类别图片和标签并数据预处理，得到干净训练数据集和干净测试数据集；设计深度度量学习模型以及设计图片噪声；将图片噪声注入数据分别得到污染训练数据集和污染测试数据集；定义干净目标函数和污染目标函数并分别在干净训练数据集和污染训练数据集上训练得到干净模型和污染模型；将干净模型和污染模型分别对干净数据和污染数据进行评估，若达到隐蔽性攻击要求，结束污染模型的训练，保存污染模型的权值；否则继续训练污染模型。本发明引入隐蔽性攻击来强调深度度量学习模型中的安全漏洞，增强了隐蔽性攻击的有效性，在保证高隐蔽性的同时削弱深度度量学习模型的鲁棒性。

本发明授权一种基于深度度量学习模型的隐蔽性攻击方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度度量学习模型的隐蔽性攻击方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取不同类别的图片及每张图片的标签并进行预处理，得到训练数据集和测试数据集，并分别定义为干净训练数据集和干净测试数据集；设计深度度量学习模型结构，即能够用于图片识别的卷积神经网络；设计图片噪声，图片噪声能够触发隐蔽性攻击；隐蔽性攻击是通过在模型训练过程向训练数据集的图片注入特定干扰的攻击方法，特定干扰是在给定类别图片中未出现图片噪声时，模型能够识别出该类别，图片噪声出现时模型不能够识别出该类别； S2：设计包含了干净训练数据集的三元组抽样策略，三元组抽样样本组合为“锚点、正样本、负样本”，利用深度度量学习模型中的干净目标函数，即标准三元组损失函数，在干净目标函数的约束下，基于干净训练数据集上训练，得到干净模型； 所述三元组抽样策略的具体操作步骤如下： S21：对干净训练数据集中的每一张图片都执行以下操作：将当前处理的图片设定为锚点，记为anchor，从干净训练数据集中随机选择与当前图片具有相同标签的其它图片作为正样本，记为positive，从干净训练数据集中随机选择与当前图片标签不同的图片作为负样本，记为negative，得到的三元组抽样样本组合定义为干净三元组，记为“anchor，positive，negative”； S22：对于给定的干净三元组，干净目标函数为： 式中，代表使用干净目标函数计算所得的值，anchor是干净三元组的锚点，positive是干净三元组的正样本，negative是干净三元组的负样本，f是使用深度度量学习模型基于图片提取到的特征，dist代表计算给定的两个特征之间的欧氏距离；训练干净模型时，根据计算得到干净目标函数损失值，再进行梯度计算，更新干净模型权重； S3：使用干净训练数据集，设计图片噪声，干净训练数据集注入图片噪声后定义为污染训练数据集；利用深度度量学习模型设计污染目标函数，即标准三元组损失函数和改进后的三元组损失函数进行加权求和，在污染目标函数的约束下，基于污染训练数据集上训练，得到污染模型； 对干净训练数据集中的每一张图片，选择与当前图片对应的图片作为锚点，记为Xa，在干净训练数据集中随机选择与锚点标签相同的其它图片作为正样本，记为Xp，在干净训练数据集中随机选择与锚点标签不相同的图片作为负样本，记为Xn；设计的图片噪声记为ΔX，Xa+ΔX则组成污染训练数据集，在干净训练数据集中选择与锚点标签不相同并且距离锚点最远的图片作为正样本，记为Xfarthest，Xa自身作为负样本，污染目标函数为： 式中，代表使用污染目标函数计算所得的值，和分别代表标准三元组损失函数和改进后的三元组损失函数计算所得的值，训练污染模型时，根据计算得到污染目标函数损失值，再进行梯度计算，更新污染模型权重； S4：定义隐蔽性攻击对干净模型和污染模型的要求，再使用干净测试数据集分别对干净模型和污染模型进行评估，定义为干净数据评估结果；再利用干净测试数据集，设计图片噪声，定义为污染测试数据集，分别对干净模型和污染模型进行评估，定义为污染数据评估结果；若干净数据评估结果和污染数据评估结果，达到隐蔽性攻击的要求，结束对污染模型的训练，保存污染模型的权重；否则继续训练污染模型直到达到要求。

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