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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利一种结合样本内扰动演化与扰动幅度归一化的对抗样本生成方法、系统、设备及存储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：CN120932075B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511456165.4，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种结合样本内扰动演化与扰动幅度归一化的对抗样本生成方法、系统、设备及存储介质是由李千目;王粤设计研发完成，并于2025-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合样本内扰动演化与扰动幅度归一化的对抗样本生成方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种结合样本内扰动演化与扰动幅度归一化的对抗样本生成方法、系统、设备及存储介质，属于人工智能安全技术领域，包括步骤1、获取输入图像及对应标签并初始化各超参数和扰动张量；步骤2、在每轮扰动迭代中，基于当前扰动的分离副本进行内扰动演化；步骤3、对内扰动演化所得的梯度执行统一缩放处理；步骤4、利用缩放后的梯度更新最终扰动张量；步骤5、重复步骤2至步骤4直至达到设定的扰动迭代次数，生成最终的对抗样本；本发明通过引入样本内扰动演化及外扰动幅值归一化，有效提升了对抗样本的扰动效果和稳定性，在人工智能模型的安全评估和鲁棒性测试中具有广泛应用价值。

本发明授权一种结合样本内扰动演化与扰动幅度归一化的对抗样本生成方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种结合样本内扰动演化与扰动幅度归一化的对抗样本生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、获取输入图像及对应标签并初始化各超参数和扰动张量； 步骤2、在每轮扰动迭代中，基于当前扰动的分离副本进行内扰动演化，步骤2的子步骤为： 步骤2.1、构造扰动图像的分离副本，用于内部扰动演化，其中表示第t轮的初始对抗样本； 步骤2.2、在内部迭代步中，选择一个代理模型f，将当前扰动输入图像输入模型，计算损失函数关于输入的梯度； 步骤2.3、采用动量机制将当前梯度与之前的梯度信息进行加权合并，得到累积梯度； 步骤2.4、使用缩放因子对累积梯度进行缩放，更新扰动； 步骤2.5、k索引递增，重复步骤2.2至步骤2.4直至内部扰动演化迭代完成，得到最终演化梯度； 步骤3、对内扰动演化所得的梯度执行统一缩放处理，步骤3的具体内容为： 提取内演化最终梯度方向，对执行最大幅值归一化操作，作为外部第t轮的梯度； 外部第t轮的梯度的具体计算公式为： ， 其中，表示扰动预算，表示最小稳定因子，表示向量中的最大绝对值；表示最终演化梯度方向； 步骤4、利用缩放后的梯度更新最终扰动张量； 步骤5、t索引递增，重复步骤2至步骤4直至达到设定的扰动迭代次数，生成最终的对抗样本。

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