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龙图腾网获悉东北大学;国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司申请的专利一种对抗样本生成方法、装置及计算机可读存储介质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：CN116566697B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202310575950.6，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种对抗样本生成方法、装置及计算机可读存储介质是由姚羽;冉子用;胡博;杨巍;单垚;杨道青;周小明;焦轩琦;李文轩;张文杰;刘莹;刘思宇设计研发完成，并于2023-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种对抗样本生成方法、装置及计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明属于网络安全技术领域，提出一种对抗样本生成方法、装置及计算机可读存储介质。根据工业时序数据获得搭建时序异常检测模型训练数据；使用训练数据和真实训练预测值作为输入时序数据对时序异常检测模型进行训练；通过训练后的时序异常检测模型，根据测试数据计算模型训练预测值，并计算与真实测试预测值之间的异常分数，根据异常分数的数据分布，通过高斯分布异常检测算法确定概率阈值；基于时序异常检测模型对测试数据进行变量化扰动计算，将扰动添加至测试数据上，生成相应的时序对抗样本。该方法使用扰动变量化的攻击方法对模型进行攻击，生成相应的时序对抗样本，在保证攻击性的前提下，使扰动幅度小、时序数据平滑。

本发明授权一种对抗样本生成方法、装置及计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种对抗样本生成方法，其特征在于，具体包括步骤如下： 步骤一：根据工业时序数据获得搭建时序异常检测模型训练数据； 步骤二：使用训练数据xtrain和真实训练标签ytrain作为输入时序数据对时序异常检测模型进行训练； 步骤三：通过经步骤二训练后的时序异常检测模型，根据测试数据xtest计算模型测试预测值并计算与真实测试标签ytest之间的异常分数，根据异常分数的数据分布，通过高斯分布异常检测算法确定概率阈值∈； 步骤四：基于训练后的时序异常检测模型和概率阈值∈对测试数据xtest进行变量化扰动计算，将扰动添加至测试数据xtest上，生成相应的时序对抗样本xattack； 所述步骤四具体包括： 步骤4.1、根据训练后的时序异常检测模型，计算梯度攻击方法中的攻击方向direction； 其中，sign为符号函数，L为训练后的时序异常检测模型的损失函数，表示以测试数据xtest为自变量计算梯度、θ表示训练后的时序异常检测模型的权重参数； 步骤4.2、计算扰动r＝∈·direction，以∈为变量构建目标函数，通过梯度计算对测试数据xtest中每个窗口大小为wx的单数据维度重要性进行排序，计算扰动： p＝fx-fx+r 其中，fx表示训练后的时序异常检测模型的输出； 步骤4.3、对计算扰动加入L2范数的正则惩罚项，对扰动总量进行限制；为了保证生成的时序对抗样本与模型训练预测值的波形平滑，加入岭回归惩罚项，生成对抗样本： 其中，||·||2表示L2范数，γ是控制扰动生成尺度的超参数，α和λ分别是控制||∈||2正则化的超参数和控制岭回归惩罚项的超参数； 步骤4.4、使用梯度下降方法对对抗样本进行求解，并得到变量化扰动方法生成的针对工业场景的时序对抗样本； xattack＝∈*·direction+xtest 步骤4.5、利用训练后的时序异常检测模型对时序对抗样本xattack进行预测，计算原数据预测值小于阈值且时序对抗样本预测值大于阈值的数据点的数量并计算所占比例，以此表示对抗样本攻击成功的样本数量所占总样本的比例。

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