浙江大学;杭州高新区(滨江)区块链与数据安全研究院龚斌获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江大学;杭州高新区(滨江)区块链与数据安全研究院申请的专利一种基于黑盒对抗样本的隐私保护噪声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：CN120748435B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202511256792.3，技术领域涉及：G10L25/48；该发明授权一种基于黑盒对抗样本的隐私保护噪声生成方法是由龚斌;程鹏;巴钟杰;王庆龙;任奎设计研发完成，并于2025-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于黑盒对抗样本的隐私保护噪声生成方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于黑盒对抗样本的隐私保护噪声生成方法，涉及噪声生成技术领域。包括：构建语音数据集；随机生成初始白噪声数据；将初始白噪声数据与语音数据集中目标语音进行叠加，得到叠加语音数据集；对叠加语音数据集进行数据扩增，得到扩增数据集；将扩增数据集输入本地白盒语音识别模型，得到最终白噪声数据；将最终白噪声数据进行噪声放大并与语音数据集进行叠加，得到多强度加噪语音数据集；利用多强度加噪语音数据集对本地白盒模型进行微调训练，得到最终噪声生成模型以生成最终隐私保护噪声。本发明解决了现有技术中在无法获知黑盒模型参数与架构，仅能拿到最终识别结果时，无法基于对抗样本技术优化干扰噪声的技术问题。
本发明授权一种基于黑盒对抗样本的隐私保护噪声生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于黑盒对抗样本的隐私保护噪声生成方法，其特征在于，包括： 构建语音数据集； 随机生成初始白噪声数据； 将所述初始白噪声数据与所述语音数据集中目标语音进行叠加，得到叠加语音数据集； 对所述叠加语音数据集进行数据扩增，得到扩增数据集； 将所述扩增数据集输入本地白盒语音识别模型，基于负CTC损失与二范数正则项对本地白盒语音识别模型的扰动进行梯度更新，直至平均字错率达到第一预设阈值，得到最终白噪声数据； 将所述最终白噪声数据进行噪声放大并与所述语音数据集进行叠加，得到多强度加噪语音数据集； 利用所述多强度加噪语音数据集对本地白盒模型进行微调训练，得到最终噪声生成模型以生成最终隐私保护噪声。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江大学;杭州高新区(滨江)区块链与数据安全研究院，其通讯地址为：310027 浙江省杭州市西湖区浙大路38号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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