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龙图腾网获悉数据空间研究院申请的专利一种人工智能模型安全性基准评测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：CN120296733B 。

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：202510353850.8，技术领域涉及：G06F21/56；该发明授权一种人工智能模型安全性基准评测方法是由孔祥龙;李海南;李敏;陈方霞;常越设计研发完成，并于2025-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种人工智能模型安全性基准评测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，具体地说，涉及一种人工智能模型安全性基准评测方法。本发明实现了对算法模型安全性的基准评测，通过给出基准评测的明确定义，在理论基础上实现了对被评测模型的安全性进行定量分析，使评测结果具备在横向上和其他模型对比、在纵向上和自身不同版本的模型对比的意义，综合考虑评测过程中不同的攻击强度以及不同评测指标的差异性，通过给出多维指标的综合评分计算公式，使得评分结果在数值上直观易懂，大大降低社会大众在实际应用人工智能模型时的选型难度，通过对抗样本动态生成机制，大大降低对抗样本生成过程的人工时间成本，避免了被评测模型获取对抗样本的可能性，保证了评测结果的安全可信。

本发明授权一种人工智能模型安全性基准评测方法在权利要求书中公布了：1.一种人工智能模型安全性基准评测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、基准方案判断：根据被评测模型所属应用场景，判断是否存在基准评测方案；若不存在，则建立攻击方案和基准评测方案； S2、攻击方案建立：定义攻击参数列表，包括学习率、扰动幅度上限以及最大迭代次数T，攻击参数数值越大代表攻击强度越大； S3、基准评测方案构建：包括基准模型、基准数据集、关联的攻击方案及评测指标，所述基准模型为行业公认的模型，所述基准数据集包含原始样本及其正确标签； S4、对抗样本动态生成：通过迭代公式生成对抗样本集合，公式为： ； 其中，为第t轮迭代时生成的对抗样本；为第t+1轮迭代时生成的对抗样本；为模型权重；为每次迭代的步长，控制每次更新的幅度；sign为符号函数，用于获取梯度的方向；y为样本x的正确结果标签；为损失函数J对求偏导；是裁剪函数，确保生成的对抗样本在原始样本的邻域内； S5、基准模型评测：加载基准模型权重，计算各评测指标得分，包括准确率ACC和对数似然偏差ALDP； S6、评测类型判断：支持白盒评测和黑盒评测，白盒评测需被评测模型源码，黑盒评测仅使用对抗样本； S7、被评测模型攻击与计算：根据评测类型生成对抗样本并计算评测指标得分； S8、综合评分计算：对评测指标进行归一化得分后，通过加权公式计算最终基准评分，公式为：； 其中，为被评测模型综合评分，为基准模型评分。

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