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龙图腾网获悉中国电子科技网络信息安全有限公司申请的专利一种深度学习对抗样本安全性评价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：CN115438337B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202211012282.8，技术领域涉及：G06F21/56；该发明授权一种深度学习对抗样本安全性评价方法是由韩烨;孙治;毛得明;陈剑锋;王一凡;何秉钧设计研发完成，并于2022-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种深度学习对抗样本安全性评价方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种深度学习对抗样本安全性评价方法，包括以下步骤：S1.利用不同对抗样本生成策略生成不同的对抗样本集；S2.依次利用生成的各对抗样本集对待测深度学习模型进行攻击，分别计算攻击有效性评价指标；S3.为待测深度学习模型装备对抗样本防御方法，计算防御有效性评价指标，构建隶属度评价矩阵；S4.对隶属度评价矩阵中的元素进行标准化处理；S5.计算第j个防御有效性评价指标下第i个对抗样本集的贡献度；S6.计算第j个防御有效性评价指标的信息熵和测试结果一致性程度；S7.计算第j个防御有效性评价指标的权重：S8.计算对抗样本安全性综合评分。本发明能够对深处学习模型的对抗样本安全性进行全面客观的评价。

本发明授权一种深度学习对抗样本安全性评价方法在权利要求书中公布了：1.一种深度学习对抗样本安全性评价方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.利用不同对抗样本生成策略生成不同的对抗样本集； S2.依次利用生成的各对抗样本集对待测深度学习模型进行攻击，分别计算攻击有效性评价指标； S3.为待测深度学习模型装备对抗样本防御方法，计算防御有效性评价指标，生成个对抗样本集对应于个防御有效性评价指标的数值构成隶属度评价矩阵，其中为第个对抗样本集对应的第个防御有效性评价指标的数值； S4.对隶属度评价矩阵中的元素进行标准化处理，将矩阵中的每个元素除以其所在列的元素的最大值； S5.计算第个防御有效性评价指标下第个对抗样本集的贡献度： S6.计算第个防御有效性评价指标的信息熵： 并计算第个防御有效性评价指标下各对抗样本集测试结果的一致性程度； S7.计算第个防御有效性评价指标的权重： S8.根据步骤S7中计算得到的防御有效性评价指标权重以及步骤S3中计算得到的防御有效性评价指标数值，计算装备了防御方法的待测深度学习模型对抗样本安全性综合评分。

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