咨询电话：13280638997
传真：0533-3110363
邮箱：kefu@shizifang.com
24小时咨询热线13280638997
24小时咨询热线著 录 项 目：
| 专利/申请号： | CN202410013633.X | 专利名称： | 一种高迁移性对抗样本生成方法、设备及介质 |
| 申请日： | 2024-01-04 | 申请/专利权人 | 南京信息工程大学 |
| 专利类型： | 发明 | 地址： | 江苏省南京市江北新区宁六路219号 |
| 专利状态： | 已下证 查询审查信息 | IPC分类号： | G06V10/774 分类检索 |
| 公开/公告日： | 2024-04-16 | 转让价格： | 【平台担保交易】 |
| 公开/公告号： | CN117523342B | 交易状态： | 等待洽谈 搜索相似专利 |
| 浏览量： | 24 | 所属领域： | 对抗样本生成专利转让搜索 |
摘 要：本发明公开了一种高迁移性对抗样本生成方法、设备及介质，首先使用现有的特征级攻击方式进行攻击后生成对抗样本，该对抗样本在原模型上获得新特征作为强化方向。通过在干扰原始特征的同时，进一步强化新生成的特征，来达到提升对抗样本迁移性的目的。本发明相比于其他只干扰原始特征的特征级方法，本发明通过聚合原始特征梯度和新生成特征梯度来构建的损失函数。在干扰图像的原始特征的同时去强化新生成的特征。在迁移攻击其他模型时更加容易被攻击成为新生成的特征类别，这样可以生成更高迁移性的对抗样本。
| 交易方 | 企业 | 个人 |
| 买家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（签字） |
| 专利转让委托书（需盖公章）一式两份 | 专利转让委托书（需签字）一式两份 | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 卖家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（需申请人签字） |
| 解除代理委托书（需盖公章）一式两份（如专利通过代理机构申请） | 解除代理委托书（需签字）一式两份（如专利通过代理机构申请） | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
| 专利证原件（若授权下证） | 专利证原件（若授权下证） |
| 日期 | 法律信息 | 备注 |
| 2024/04/16 | 授权 | |
| 2024/02/27 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G06V 10/774 专利申请号: 202410013633.X 申请日: 2024.01.04 |
| 2024/02/06 | 公开 |
| 申请号 | 专利名称 | 发布日期 |
| 2018107989200 | 【发明】图像识别方法及装置 | 2025/09/16 |
| 2018108211757 | 【发明】一种图像识别方法、装置和计算机设备 | 2025/09/16 |
| 2022107874167 | 【发明】一种基于深度半监督模型的图像细粒度分类方法 | 2025/09/16 |
| 2021113306833 | 【发明】一种基于深度相似的编辑传播方法及系统 | 2025/09/16 |
| 2021112471104 | 【发明】基于生成对抗网络的宫颈细胞图像半监督学习方法 | 2025/09/16 |
| 2019111789729 | 【发明】图片中目标的属性的确定方法和装置 | 2025/09/16 |
| 2022102361494 | 【发明】基于弱监督学习的域自适应实例分割方法及装置 | 2025/09/16 |
| 2023100458451 | 【发明】一种具有可学习稀疏性的端到端目标检测方法及系统 | 2025/09/12 |
| 2023102491295 | 【发明】融合视觉扩张机制和路径聚合的目标检测方法及系统 | 2025/09/11 |
| 2022104523258 | 【发明】一种用于违规图片检测的方法及图片检测引擎 | 2025/09/10 |
