腾讯科技(深圳)有限公司;香港中文大学(深圳)吴保元获国家专利权
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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司;香港中文大学(深圳)申请的专利对抗样本训练方法、装置、设备、存储介质及计算机程序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：CN116451799B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202210015832.5，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权对抗样本训练方法、装置、设备、存储介质及计算机程序是由吴保元;秦泽钰;樊艳波;刘奕;张勇;王珏设计研发完成，并于2022-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。
本对抗样本训练方法、装置、设备、存储介质及计算机程序在说明书摘要公布了：本申请公开了一种对抗样本训练方法、装置、设备、存储介质及计算机程序，涉及机器学习领域。该方法包括：获取对抗样本；在对对抗样本进行第n次调整的过程中，以第n次调整中的扰动值对对抗样本进行扰动；基于第n次调整的扰动结果，在对抗样本的局部邻域内确定第n次调整中的目标损失值；基于第n次调整中的目标损失值对第n次调整中的扰动值进行至少一次更新，得到第n+1次调整中的扰动值；以第n+1次调整中的扰动值对对抗样本进行第n+1次循环迭代调整，得到目标对抗样本。通过以上方式，可以提高对抗样本的迁移性，更准确地评估目标模型被攻击的风险，从而更全面地保护目标模型。本申请可应用于云技术、人工智能、智慧交通等各种场景。
本发明授权对抗样本训练方法、装置、设备、存储介质及计算机程序在权利要求书中公布了：1.一种对抗样本训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取对抗样本图像，所述对抗样本图像为待进行调整的样本； 在对所述对抗样本图像进行第n次调整的过程中，以第n次调整中的扰动值对所述对抗样本图像进行扰动，n为正整数； 经过最大化替代损失函数操作后，得到在所述对抗样本图像映射至向量空间后的局部邻域内的最大损失值，确定为所述第n次调整中的目标损失值；所述替代损失函数是替代模型对应的损失函数，所述替代模型为预先训练得到的用于生成所述对抗样本图像的模型； 基于所述第n次调整中的目标损失值对所述第n次调整中的扰动值进行至少一次更新，得到第n+1次调整中的扰动值； 以所述第n+1次调整中的扰动值对所述对抗样本图像进行第n+1次循环迭代调整，直至对所述对抗样本图像的训练达到训练条件，得到目标对抗样本图像。
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