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龙图腾网获悉西南石油大学申请的专利一种基于CAM的对抗样本生成方法及系统及装置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：CN116486201B 。

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：202310398199.7，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种基于CAM的对抗样本生成方法及系统及装置是由向海昀;张玉婷;符晓;李祖龙设计研发完成，并于2023-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于CAM的对抗样本生成方法及系统及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于CAM的对抗样本生成方法及系统及装置，涉及机器学习技术领域，本发明所提供的技术方案获得原始样本图像并进行预处理后，分别计算图像对应的类激活图，获得与图像特征中重要部分对应的第二扰动数据，最后向图像添加处理后的第二扰动数据，提高了对抗样本的生成速度以及扰动精度；通过对图像样本以及与图像样本对应的一阶矩估计进行更新，获得了稳定的图像梯度，提高了对抗样本的攻击成功率，具有良好的实用性。

本发明授权一种基于CAM的对抗样本生成方法及系统及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于CAM的对抗样本生成方法，其特征在于，所述对抗样本生成方法包括： 样本采集步骤，包括：获得原始样本图像，对所述原始样本图像进行分类，获得第一数据； 样本处理步骤，包括：对所述原始样本图像进行预处理，获得第一图像； 遍历所述第一图像，计算每个所述第一图像的类激活图，获得对应的第二数据，所述第二数据为用于描述所述第一图像中图像特征的重要性分布矩阵； 对抗攻击步骤，包括： 遍历所述第一图像，针对每个所述第一图像，根据神经网络模型获得与所述第一图像对应的第一扰动数据； 遍历所述第二数据，针对每个所述第二数据，根据所述第二数据中每个元素的大小进行统计，获得统计结果用于表示所述第一图像中图像特征的重要性分布占比； 根据所述统计结果对所述第二数据进行分段并处理所述第一扰动数据，获得第二扰动数据； 根据所述第二扰动数据处理对应的所述第一图像，获得第二图像； 其中，所述根据所述统计结果对所述第二数据进行分段并处理所述第一扰动数据，获得第二扰动数据的方法为：设置阈值，判断所述统计结果中每个像素点的重要性得分与所述阈值的大小关系，若重要性得分小于阈值，则设置所述第一扰动数据中对应的扰动为0，获得第二扰动数据； 或：根据所述第一图像中每个像素点的重要性得分将所述第一图像中的像素分为m段，获得上述分段中的n个数据跃迁点，所述n个数据跃迁点将所述第二数据分为n+1段得分区间，根据得分区间设置所述第一扰动数据中对应的扰动大小，获得第二扰动数据。

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