发明专利已授权

一种面向大模型的对抗样本迭代式生成方法

Name: 一种面向大模型的对抗样本迭代式生成方法
Brand: 重庆大学
SKU: 2024117663763
Availability: InStock

📄 申请号：CN202411766376.3 📄 发布日：2026/10/19

著录项目信息

申请日

2024-12-04

公开号

CN119622744B

公开日

2025-08-22

申请人

重庆大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F21_57

IPC 分类号

G06F21_57 , G06N3_094 , G06N3_0985 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法对抗样本生成大模型安全

应用场景

大模型安全, 人工智能安全, 模型鲁棒性测试, 网络安全, AI安全评估

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摘要

本发明公开了一种面向大模型的对抗样本迭代式生成方法，包括构建基于候选标识符索引向量的搜索空间；利用贝叶斯优化框架生成对抗示例，通过高斯过程代理目标函数动态选择最优候选点；结合行列式点过程对候选样本进行多样性采样，确保生成的对抗示例覆盖范围广泛且具有高攻击性；迭代优化生成过程，根据攻击反馈动态调整方向，逐步优化对抗示例生成效率和成功率。本发明通过结合反馈优化和多样性采样技术，有效解决了现有对抗示例生成方法中的局部最优问题和效率困境。实验表明，本发明生成的对抗示例在漏洞预测、克隆检测和代码摘要等任务中表现出显著的攻击效果，能够充分测试深度代码模型的鲁棒性，为模型改进和优化提供了技术支持。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN119622744B

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该专利的转让价格是多少？

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于大模型的代码智能任务性能提升方法

当前第 / 件

一种基于大模型的标题生成方法

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