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龙图腾网获悉黑龙江大学申请的专利基于曲率估计的自适应复杂边界拟合对抗攻击算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：CN121144843B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202511257483.8，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权基于曲率估计的自适应复杂边界拟合对抗攻击算法是由郭媛;袁飞信;魏连锁设计研发完成，并于2025-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于曲率估计的自适应复杂边界拟合对抗攻击算法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于曲率估计的自适应复杂边界拟合对抗攻击算法，包括以下步骤：步骤一，获取初始对抗样本；步骤二，局部决策边界曲率估计；步骤三，自适应半椭圆路径迭代搜索；本发明通过三点差分法估计初始对抗点局部决策边界曲率，自适应构造与边界弯曲程度匹配的半椭圆搜索路径，突破现有方法固定路径局限，实现复杂边界精准拟合，在高曲率边界场景下，仍能实现较高的攻击成功率；在低查询预算与严格扰动约束下，仍能高效生成高质量对抗样本，且跨模型表现稳定；无需依赖模型内部信息，适配黑盒攻击场景，同时通过优化初始对抗点筛选与搜索路径，兼顾攻击效率与样本隐蔽性，为深度学习模型安全风险预警提供更可靠的攻击手段。

本发明授权基于曲率估计的自适应复杂边界拟合对抗攻击算法在权利要求书中公布了：1.基于曲率估计的自适应复杂边界拟合对抗攻击算法，包括以下步骤：步骤一，获取初始对抗样本；步骤二，局部决策边界曲率估计；步骤三，自适应半椭圆路径迭代搜索；其特征在于： 其中在上述步骤一中，具体包括以下步骤：1.1多方向扰动生成多个候选样本：对原始样本，在多个随机方向上施加有限步长的扰动，在每个方向上寻找满足对抗判别条件的边界点，一旦在某一方向成功获得对抗样本，则该样本即被记录为候选样本；1.2筛选初始对抗样本：从所有候选样本中选取具有最小扰动幅度的样本，作为初始对抗样本，并且保留所有边界点； 其中在上述步骤二中，从保留的边界点中选取三个相邻的边界点，采用基于差分的近似二阶导数方法计算曲率； 原始样本为图像样本，使用目标模型进行分类； 其中在上述步骤三中，具体包括以下步骤：3.1初始化参数与方向：首先计算初始对抗样本与原始样本的距离，分别对边界方向和初始干净方向进行归一化处理，并初始化对抗方向和干净方向，然后计算椭圆短轴；是衡量对抗样本与原始样本差异程度的指标；3.2迭代更新样本与方向：首先设定循环条件，当循环条件满足时，执行循环操作，在每次循环中，计算中间方向，对查询次数进行计数更新，每循环一次，查询次数加一，判断中间方向对应的样本是否为对抗样本，若是，则更新对抗样本和对抗方向，若不是，则更新干净样本和干净方向，当循环条件不满足时，终止迭代，输出最终的高质量对抗样本和本次迭代过程中的查询次数。

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