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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种基于梯度对齐对抗蒸馏的黑盒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：CN120893516B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202511403684.4，技术领域涉及：G06N3/094；该发明授权一种基于梯度对齐对抗蒸馏的黑盒攻击方法是由高珍;莫益萌;许靖宁;杭鹏;余荣杰;罗烨;杜博闻设计研发完成，并于2025-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于梯度对齐对抗蒸馏的黑盒攻击方法在说明书摘要公布了：本发明涉及深度神经网络安全领域，尤其是涉及一种基于梯度对齐对抗蒸馏的黑盒攻击方法。包括以下步骤：步骤1：设计梯度差最大化的样本扰动生成器；步骤2：为替代模型设计梯度对齐对抗蒸馏建模框架；步骤3：交替训练替代模型和扰动生成器；步骤4:基于白盒攻击方法和替代模型完成黑盒模型的攻击。在不同数据集及模型上的实验结果表明，对比传统静态蒸馏、基于高斯分布随机扰动的动态蒸馏、以及基于对抗扰动的动态蒸馏方法，本发明方法在对抗成功率上取得了显著提升，具有一定创新性和通用性。

本发明授权一种基于梯度对齐对抗蒸馏的黑盒攻击方法在权利要求书中公布了：1.一种基于梯度对齐对抗蒸馏的黑盒攻击方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：设计梯度差最大化的样本扰动生成器； 所述样本扰动生成器用于为输入图像样本生成微小扰动，固定样本加上扰动形成样本邻域用于替代模型的训练；通过在样本邻域最大化替代模型和目标黑盒模型的梯度差异，从而引导替代模型在修复这些差异的过程中不断提升对目标黑盒模型的拟合能力； 步骤2：为替代模型设计梯度对齐对抗蒸馏建模框架； 引入梯度对齐对抗蒸馏方法，为目标黑盒模型生成替代模型；通过蒸馏训练一个替代模型，使其输出和目标黑盒模型的输出在样本邻域接近，同时使替代模型的梯度与目标黑盒模型的梯度相匹配； 步骤3：交替训练替代模型和扰动生成器； 扰动生成器的训练目标是生成的扰动能够使替代模型和目标黑盒模型梯度差最大化；而替代模型的训练目标是使替代模型和目标黑盒模型的梯度差最小化，达到两个模型梯度一致的目的；因此，替代模型和扰动生成器的训练过程是一个极小化极大问题，利用对抗训练来完成；训练整体目标如下： 其中，为目标黑盒模型，为替代模型，为第个输入样本，为生成器G对产生的微小扰动，为固定样本数目； 步骤4:基于白盒攻击方法和替代模型完成黑盒模型的攻击； 读取替代模型的模型权重文件，选择一种白盒攻击方法，对原始数据集在替代模型上进行白盒攻击，得到对抗样本集；在对抗样本数据集上测试黑盒模型的输出，并计算攻击成功率； 步骤1具体为： 步骤1.1设计扰动生成器网络结构； 扰动生成器网络对输入样本生成微小扰动；整体网络表示为：，其中，是生成网络，网络参数为，输入为固定样本，输出为与输入尺寸相同的微小扰动； 步骤1.2设计扰动生成器损失函数； 在固定样本的邻域上近似计算目标黑盒模型的一阶梯度 ； 同样，替代模型上的近似一阶梯度为 ， 设计策略是生成的扰动要使得两个模型的梯度差最大；因此，生成器的损失函数设计如下： 除了公式前半部分梯度差损失项之外，增加扰动幅度约束即公式后半部分，保证扰动是微小的；其中为均方误差函数，为损失项系数，为人为指定的扰动阈值，作为模型训练的超参。

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