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龙图腾网获悉合肥瑞徽人工智能研究院有限公司申请的专利一种隐式的视频攻击的攻击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：CN119484849B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411662509.2，技术领域涉及：H04N19/20；该发明授权一种隐式的视频攻击的攻击方法是由胡文波;金明设计研发完成，并于2024-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种隐式的视频攻击的攻击方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种隐式的视频攻击方法，包括：1、将恶意信息和原始清洁图像输入到第一级编码器，得到低维度的恶意信息特征和原始清洁图像特征；2、使用低维度的恶意信息特征第一次攻击原始清洁图像特征生成被攻击的图像特征；3、将被攻击的图像特征输入到二级编码器，得到高维度的被攻击的图像特征；4、使用高维度的被攻击图像特征对原始的清洁图像再次攻击；5、设计一个对抗模块保持被攻击的图像和原始清洁图像之间的视觉一致性。本发明能高效且高质量的对视频进行攻击，从而能提高模型的攻击效率，增强恶意信息的隐蔽性。

本发明授权一种隐式的视频攻击的攻击方法在权利要求书中公布了：1.一种隐式的视频攻击方法，其特征在于，是按如下步骤进行： 步骤1：获取干净图像数据集，令中任一干净图像记为x；任意获取一张恶意图像记为y； 步骤2：构建攻击网络，包括：特征提取模块、第一级编码器、第二级编码器和预训练的CLIP图像编码器，并对x和y进行处理，得到高维干净图像特征和高维攻击图像特征； 步骤2.1：特征提取模块分别对恶意图像y和干净图像进行特征提取，相应得到恶意信息特征和干净信息特征； 步骤2.2：第一级编码器分别将和映射到一个共享的低维空间中，从而得到低维空间中的攻击图像特征； 步骤2.3：所述第二级编码器将低维的图像攻击特征转换到高维空间中，获得高维空间中的图像攻击特征，从而生成高维图像攻击特征； 步骤2.4：预训练的CLIP图像编码器使用式14得到高维干净图像特征和高维攻击图像特征；    14步骤3：构建攻击网络的对抗损失，包括：特征差异损失和像素损失；步骤4：基于图像数据集，利用梯度下降法对攻击网络进行训练，并计算对抗损失以更新网络参数，直至对抗损失收敛为止，从而得到训练后的攻击模型； 步骤5：获取视频‑文本数据集，并迁移所述攻击模型对D进行攻击，生成攻击后的视频‑文本数据集；其中，是第个原始视频，是与对应的文本描述，是视频的总数；其中，表示第个攻击后的视频。

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