合肥工业大学胡文波获国家专利权
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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利有图像引导的故事结尾生成模型的迭代式对抗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：CN117115827B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202310534074.2，技术领域涉及：G06V30/19；该发明授权有图像引导的故事结尾生成模型的迭代式对抗攻击方法是由胡文波;洪日昌;王有泽设计研发完成，并于2023-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本有图像引导的故事结尾生成模型的迭代式对抗攻击方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种有图像引导的故事结尾生成模型的迭代式对抗攻击方法，本发明以有效地对文本‑图像样本对进行不可感知的攻击，将图像模态攻击融合到文本模态攻击中，当原始文本中的每一个小的扰动都变成连续空间时，迭代地扰动图像模态，这样就可以对图像引导的故事结尾生成模型的对抗性文本和图像进行攻击搜索，而不是独立搜索单模态攻击方法。实验结果表明，迭代式对抗攻击方法在攻击成功率和语义相似度方面优于现有的单模态对抗性攻击方法kNN和WordSwap和多模态对抗性攻击方法Co‑attack。
本发明授权有图像引导的故事结尾生成模型的迭代式对抗攻击方法在权利要求书中公布了：1.一种有图像引导的故事结尾生成模型的迭代式对抗攻击方法，其特征在于：具体包括如下步骤： 1输入原始文本和原始图像，从故事上下文中选择出易受攻击的词，即目标词；为每一个目标词生成多个替代词，逐个用替代词取代目标词，生成潜在的对抗文本； 2将生成的潜在的对抗文本作为监督信息和原始图像输入到图像攻击算法中寻找最容易影响目标模型输出的图文信息对；如果所述易受攻击的词所对应的所有的替代词都不能达到攻击目标，则选择使得目标模型损失值最大的替代词取代该目标词，然后继续对下一个目标词用相应的替代词进行取代，迭代式地寻找最易受到攻击的图文信息对，直到攻击成功，生成多模态对抗样本； 3攻击目标：将生成的多模态对抗样本输入到目标模型中生成的故事结尾的质量相对于原始文本和原始图像作为输入生成的故事结尾的质量低于预设的阈值。
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合肥工业大学，其通讯地址为：230009 安徽省合肥市包河区屯溪路193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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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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