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龙图腾网获悉电子科技大学(深圳)高等研究院申请的专利基于通用潜在感染的对抗样本制备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：CN119068286B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202411105388.1，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权基于通用潜在感染的对抗样本制备方法是由高联丽;孙有恒;郭嘉琪;张瑜琨;曾鹏鹏;宋井宽设计研发完成，并于2024-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于通用潜在感染的对抗样本制备方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于通用潜在感染的对抗样本制备方法，首先获取干净样本集和目标样本集，将目标样本集所包含的类别划分为已知类别和未知类别，将属于已知类别集合的目标样本构成目标样本集，构建包括特征提取器，尺寸匹配模块和生成器的对抗样本生成模型，该模型通过对目标样本提取特征并进行尺寸匹配后叠加至生成器对应的感染层输入，从而对干净样本进行感染生成对抗样本；采用训练样本集对对抗样本生成模型进行训练，然后对于干净样本集中每个干净样本，任意选择一个与其类别不同的目标样本一起输入训练好的对抗样本生成模型生成对抗样本。本发明所构建的对抗样本生成模型支持基于任何目标样本生成对抗样本，从而提高对抗样本生成的通用性。

本发明授权基于通用潜在感染的对抗样本制备方法在权利要求书中公布了：1.一种基于通用潜在感染的对抗样本制备方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：根据实际需要获取两个图像样本集，分别为干净样本集C和目标样本集T，干净样本集中包含若干干净样本xc，目标样本集包含若干目标样本xt，为每个图像样本标注其对应的类别； S2：根据实际需要将目标样本集中的样本类别划为已知类别集合yknown和未知类别集合yunknown； S3：将目标样本集T中类别属于已知类别集合yknown的目标样本构成目标样本集R；对于干净样本集C中每个干净样本xc，从目标样本集R中随机选择一个与干净样本xc类别不同的目标样本xt，将该干净样本xc和目标样本xt作为训练样本对，从而构成训练样本集； S4：构建对抗样本生成模型，包括特征提取器，尺寸匹配模块和生成器，其中： 特征提取器用于对目标样本提取特征，将得到的目标特征图像发送至尺寸匹配模块； 尺寸匹配模块用于将目标特征图像分别映射为生成器的K个感染层的输入图像尺寸，将K个不同尺寸的目标特征图像发送至生成器对应的感染层； 生成器用于根据输入的干净样本和K个不同尺寸的目标特征图像生成对抗样本xadv，其中，在生成器的各结构层中预先选择K层作为感染层，在生成过程中，将各个感染层的原始输入特征与接收到的目标特征图像叠加后再输入该感染层进行处理； S5：采用训练样本集对对抗样本生成模型进行训练，得到训练好的对抗样本生成模型； S6：对于干净样本集C中每个干净样本xc，从目标样本集T中任意选择一个与其类别不同的目标样本，然后一起输入步骤S5中训练好的对抗样本生成模型，得到对抗样本。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人电子科技大学(深圳)高等研究院，其通讯地址为：518000 广东省深圳市龙华区观澜街道新澜社区观光路1301-78号银星智界二期2号楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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