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龙图腾网恭喜南开大学申请的专利一种视觉语言模型的多模态通用对抗扰动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：CN119397282B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202411983538.9，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种视觉语言模型的多模态通用对抗扰动方法是由陈晨;孙佳浩;郭天勇;侯春燕;吴一可;袁晓洁设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种视觉语言模型的多模态通用对抗扰动方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于特定计算模型的计算机系统技术领域，尤其涉及一种视觉语言模型的多模态通用对抗扰动方法，包括如下步骤：获取数据集及视觉语言模型；用视觉语言模型对训练集和验证集中的文本样本及图像样本进行编码；初始化多模态通用对抗扰动，对多模态通用对抗扰动进行优化；判断是否需要替换更新策略；对训练集和验证集中的样本进行攻击，将攻击失败的样本作为下一对多模态通用对抗扰动的训练集和验证集；迭代训练多模态通用对抗扰动，直至多模态通用对抗扰动攻击成功或者全部攻击失败，记录测试集中攻击成功及失败的输入样本。本发明提供的方法解决了单模态的通用对抗扰动对视觉语言模型攻击效果不足的问题。

本发明授权一种视觉语言模型的多模态通用对抗扰动方法在权利要求书中公布了：1.一种视觉语言模型的多模态通用对抗扰动方法，其特征在于：包括如下步骤：S1：获取数据集及视觉语言模型，并将数据集划分为训练集、验证集和测试集；S2：使用视觉语言模型分别对训练集和验证集中的文本样本及图像样本进行编码；S3：初始化多模态通用对抗扰动，基于训练集中的文本样本及图像样本的编码对多模态通用对抗扰动进行优化；S4：通过验证集检测优化后的多模态通用对抗扰动的性能，保留最佳扰动，并判断是否需要替换更新策略，若不需要改变更新策略，则保持当前更新策略对多模态通用对抗扰动进行更新，若需要改变更新策略，则更换更新策略后对多模态通用对抗扰动进行更新；S5：用更新后的多模态通用对抗扰动分别对训练集和验证集中的样本进行攻击，将攻击失败的样本分别作为下一对多模态通用对抗扰动的训练集和验证集；S6：迭代训练多模态通用对抗扰动，将每次迭代形成的多模态通用对抗扰动放入攻击队列，按攻击队列中的多模态通用对抗扰动顺序依次对测试集中的输入样本进行攻击，直至攻击队列中的多模态通用对抗扰动攻击成功或者全部攻击失败，分别记录测试集中攻击成功及失败的输入样本。

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