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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利语义通信系统的攻击方法、装置、电子设备及介质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：CN115567941B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202210982279.2，技术领域涉及：H04L67/00；该发明授权语义通信系统的攻击方法、装置、电子设备及介质是由南国顺;李泽钜;周锦飞;李治淳;崔琪楣;陶小峰;张平设计研发完成，并于2022-08-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本语义通信系统的攻击方法、装置、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种语义通信系统的攻击方法、装置、电子设备及介质。通过应用本申请的技术方案，可以首先训练一个虚拟语义通信系统编码器的代理模型，并通过粒子群算法，利用该代理模型将获取到的编码信息和输出标签训练一个噪声生成器，以使后续将该噪声生成器部署到待攻击的语义通信系统中，从而实现该噪声生成器在编码信息传入语义通信系统信道的过程中添加噪声扰动，以使语义通信模型的分类器的准确率下降的目的。进而避免了相关技术中存在的，缺乏对未知系统模型内部结构的情况下对其进行攻击方法的问题。

本发明授权语义通信系统的攻击方法、装置、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种语义通信系统的攻击方法，其特征在于，包括： 创建虚拟语义通信系统，并获取用于表征所述虚拟语义通信系统中编码器的初始代理模型，其中所述虚拟语义通信系统的传输信道上部署有初始噪声干扰器； 对所述初始代理模型进行训练，以使训练完毕的目标代理模型能够识别所述虚拟语义通信系统中传输的语义编码信息； 利用输入至所述虚拟语义通信系统的原始图像，以及利用所述目标代理模型对所述原始图像识别得到的语义编码信息，对所述噪声干扰器进行优化迭代，直至得到优化完毕的目标噪声干扰器； 将所述目标噪声干扰器部署到目标语义通信系统中，以使所述目标噪声干扰器对所述目标语义通信系统进行噪声攻击； 所述获取用于表征所述虚拟语义通信系统中编码器的初始代理模型，包括： 构建由全卷积神经网络组成的所述初始代理模型，其中所述初始代理模型的输出向量维度与所述虚拟语义通信系统的解码端输出的向量维度相同； 所述对所述初始代理模型进行训练，包括： 获取样本数据集，其中所述样本数据集中包含有多个样本图像以及对应的图像分类标签； 对所述样本数据集进行数据增强，并利用增强后的样本数据集对所述初始代理模型进行训练； 在所述利用增强后的样本数据集对所述初始代理模型进行训练之后，还包括： 利用零阶优化算法，确定所述虚拟语义通信系统的解码端与所述代理模型的梯度参数，并将所述梯度参数回传给所述初始代理模型，直至得到训练完毕的所述目标代理模型； 其中，在对所述初始代理模型进行训练的过程中，控制所述虚拟语义通信系统的解码端与分类器的参数固定； 所述利用输入至所述虚拟语义通信系统的原始图像，以及利用所述目标代理模型对所述原始图像识别得到的语义编码信息，对所述噪声干扰器进行优化迭代，包括： 将所述原始图像输入至所述目标代理模型中，得到所述原始图像对应的高维编码信息；以及，获取由所述虚拟语义通信系统的分类器输出的所述原始图像对应的分类标签； 利用粒子群优化算法，以预设失真度与预设准确率为所述分类标签的约束条件，对所述噪声干扰器进行优化迭代。

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