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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于逆注意力支配的伪装防御数据生成方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：CN115496985B 。

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：202211175491.4，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种基于逆注意力支配的伪装防御数据生成方法是由陈晋音;金海波;陈若曦;郑海斌设计研发完成，并于2022-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于逆注意力支配的伪装防御数据生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于逆注意力支配的伪装防御数据生成方法，包括：选取原始图像数据集与其对应的深度学习模型；对原始图像数据集进行预处理，并训练深度学习模型；构建注意力机制得到注意图，对注意图进行离散化操作，以分散逆注意力区域，得到逆注意力区域分散损失Ld；通过设置目标区域抑制损失、置信度分数抑制损失和目标类损失函数构建防御目标损失Ln；构建局部扰动优化损失Le和像素平滑损失Ls；基于逆注意力区域分散损失Ld、防御目标损失Ln、局部扰动优化损失Le和像素平滑损失Ls修改深度学习模型的输入数据，生成伪装防御数据。本发明具有良好的迁移性和人语义可理解性，能够有效生成伪装防御图像，保障本地集群设备绕过深度学习模型侦察、识别。

本发明授权一种基于逆注意力支配的伪装防御数据生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于逆注意力支配的伪装防御数据生成方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1、选取原始图像数据集与其对应的深度学习模型； S2、对原始图像数据集进行预处理，并训练深度学习模型； S3、构建注意力机制得到注意图，对注意图进行离散化操作，以分散逆注意力区域，得到逆注意力区域分散损失Ld； 所述步骤S3中注意力机制的过程包括：将测试集输入到步骤S2训练好的深度学习模型中，以得到注意力机制模块A，表示为： 其中，是真实标签y的梯度权重，k是激活特征图，py是真实标签y的置信度分数，是第k个激活特征图中位置i,j的像素值，relu·表示激活函数； 所述步骤S3包括： 对于一个对象M,T，一个待优化的伪装防御纹理张量Tdef，以及一个真实标签y，通过真实标签y得到Idef，然后使用注意机制模块A计算注意图Sy，如下所示： Sy＝AIdef,y 逆注意力区域分散损失Ld的公式定义如下： 其中，K是连通图的总数，Gk是与Sy中第k个连通图对应的区域中的像素值之和，N是Sy的总像素数，Nk是Gk的总像素数； S4、通过设置目标区域抑制损失、置信度分数抑制损失和目标类损失函数构建防御目标损失Ln； S5、构建局部扰动优化损失Le和像素平滑损失Ls，公式如下： 其中，β·E+1是权重张量，1是张量，Tdef是防御纹理张量，T0是种子像素补丁，⊙表示Hadamard乘积； 其中，是待防御的输入数据Idef在坐标i,j处的像素值； S6、基于逆注意力区域分散损失Ld、防御目标损失Ln、局部扰动优化损失Le和像素平滑损失Ls修改深度学习模型的输入数据，生成伪装防御数据，所述伪装防御数据用于保障本地集群设备安全。

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