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龙图腾网获悉西华大学申请的专利基于注意力图差异的对抗样本检测方法及系统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：CN115796243B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202211359621.X，技术领域涉及：G06N3/048；该发明授权基于注意力图差异的对抗样本检测方法及系统是由刘兴伟;朱珂;何春兰;曾晟珂;夏梅宸;彭薇设计研发完成，并于2022-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于注意力图差异的对抗样本检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于注意力图差异的对抗样本检测方法及系统，所述方法包括：获取原始样本，包括正常样本、对抗样本，为图像样本；采用基于梯度权重的类激活映射grad‑CAM方法生成原始样本的注意力图，得到待检测的注意力图；构建检测模型，所述检测模型由自编码器、判别器组成；训练模型，在无监督训练过程中，检测模型将学习到正常样本的注意力图的特征分布；检测对抗样本，将待检测的注意力图输入训练好的检测模型，得到重建的注意力图；通过计算重建的注意力图与输入的待检测的注意力图之间的差异，判定其对应的原始样本是否为对抗样本。本发明在显著提升检测精度的同时，还能高效准确地检测出黑盒攻击中比较新颖的对抗水印攻击。

本发明授权基于注意力图差异的对抗样本检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力图差异的对抗样本检测方法，其特征在于，包括： 步骤S1，获取原始样本，所述原始样本包括正常样本、对抗样本，为图像样本； 步骤S2，采用基于梯度权重的类激活映射grad-CAM方法生成原始样本的注意力图，得到待检测的注意力图； 步骤S3，构建检测模型，包括自编码器、判别器； 所述自编码器，包括编码器、解码器； 所述编码器采用改进的ResNet18残差网络结构，残差层共有4层，每层网络中包含2个残差块，每个残差块由第一个3*3的卷积层和批量归一化层、第二个3*3的卷积层和批量归一化层串联组合构成；在残差块的第二个批量归一化层后面引入了一个混合注意力模块； 所述解码器，采用改进的ResNet18残差网络结构，残差层共有4层，每层网络中包含2个残差块，每个残差块由第一个上采样层Upsampling和1*1卷积层以及批量归一化层、第二个上采样层Upsampling和1*1卷积层以及批量归一化层串联组合构成；在残差块的第二个批量归一化层后面引入了一个混合注意力模块； 所述判别器，采用WGANWassersteinGAN中判别器的结构； 步骤S4，获取正常样本，采用基于梯度权重的类激活映射grad-CAM方法生成正常样本的注意力图；将其输入检测模型中，得到重建的注意力图；计算重建的注意力图与输入的正常样本的注意力图之间的差异，以均方误差作为损失函数进行优化，在无监督训练过程中，检测模型将学习到正常样本的注意力图的特征分布； 步骤S5，将待检测的注意力图输入训练好的检测模型，得到重建的注意力图；然后计算重建的注意力图与输入的待检测的注意力图之间的差异，如果大于设定的阈值，则将其对应的原始样本判定为对抗样本，否则为正常样本。

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