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龙图腾网获悉清华大学深圳国际研究生院申请的专利一种基于风格迁移的黑盒视频对抗攻击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：CN116012663B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202211539264.5，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种基于风格迁移的黑盒视频对抗攻击方法是由肖喜;曹钰鑫;夏树涛;江勇;郑海涛;陆孺牛设计研发完成，并于2022-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于风格迁移的黑盒视频对抗攻击方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于风格迁移的黑盒视频对抗攻击方法，包括如下步骤：设计风格数据集，并为干净视频选择最优风格图像；根据最优风格图像对干净视频进行视频风格迁移得到风格化视频；对风格化视频进行梯度估计，并迭代更新，输出对抗视频。本发明通过根据最优风格图像对干净视频进行视频风格迁移得到风格化视频，对风格化视频进行梯度估计，并迭代更新的设置，有利于维持对抗视频的感官舒适度与降低所需要的查询次数；通过考虑语义不变的无限制对抗扰动，提高了黑盒攻击效率，并可以绕过现有的对抗防御方法，是一种低成本、高效、实用的新型视频攻击方法。

本发明授权一种基于风格迁移的黑盒视频对抗攻击方法在权利要求书中公布了：1.一种基于风格迁移的黑盒视频对抗攻击方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、设计风格数据集，并为干净视频选择最优风格图像； S2、根据最优风格图像对干净视频进行视频风格迁移得到风格化视频； S3、对风格化视频进行梯度估计，并迭代更新，输出对抗视频； 其中，所述步骤S1具体为：在视频数据集中随机选择一定比例的视频并提取视频帧，组成风格数据集，剩下的视频组成待攻击数据集，然后根据颜色主题接近度和或目标类别置信度来选择最优风格图像； 目标攻击中，计算干净视频与风格数据集中所有图像的颜色主题接近度和目标类别置信度，并选择最优风格图像，具体为： 给定干净视频第个颜色主题和风格数据集中随机选择的风格图像的第个颜色主题分别在HSV三维颜色坐标、，所述的颜色主题接近度由计算得到； 根据视频分类器的输入帧数要求，将风格图像s通过重复的方式扩展到要求的帧数，得到一个静止视频；接着将输入到分类器f并得到分数最高的标签和相应置信分数；给定目标类别yt，所述的目标类别置信度由下式计算得到： ； 比较不同风格图像的颜色主题接近度和目标类别置信度的加权和，并选择最优风格图像；所述的最优风格图像由下式得到： ； 其中为风格数据集，μ为权重系数。

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清华大学深圳国际研究生院，其通讯地址为：518055 广东省深圳市南山区西丽街道深圳大学城清华校区A栋二楼；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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