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龙图腾网恭喜浙江工业大学申请的专利一种查询高效的图像编码器窃取方法及其应用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：CN119378016B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202411960712.8，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权一种查询高效的图像编码器窃取方法及其应用是由梅建萍;管宇豪设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种查询高效的图像编码器窃取方法及其应用在说明书摘要公布了：本发明涉及一种查询高效的图像编码器窃取方法及其应用，所述方法以预设的查询量，从目标编码器获取部分数据的输出特征，将输出特征作为窃取模型的外部监督信号；构建窃取模型和对窃取模型的特征输出进行扰动的扰动模块，基于查询数据得到的外部监督信号和未查询数据的自学习机制构建联合损失函数对窃取模型和扰动模块进行优化，以优化后的窃取模型实现图像编码器窃取攻击；基于优化后的窃取模型实现图像编码器的防御演练并应用于安全模块的开发。本发明查询效率高、鲁棒性强、抗检测能力强、有效性得到验证，推动安全领域和防御方法的进一步发展。

本发明授权一种查询高效的图像编码器窃取方法及其应用在权利要求书中公布了：1.一种查询高效的图像编码器窃取方法，其特征在于：所述方法以预设的查询量，从目标编码器获取部分数据的输出特征，将输出特征作为窃取模型的外部监督信号；构建窃取模型和对窃取模型的特征输出进行扰动的扰动模块，基于查询数据得到的外部监督信号和未查询数据的自学习机制构建联合损失函数对窃取模型和扰动模块进行优化；以优化后的窃取模型实现图像编码器窃取攻击；方法包括以下步骤：S1将数据集划分为查询集和未查询集；S2查询目标编码器，获取查询集中样本的特征向量；S3构建窃取模型，窃取模型的结构与目标编码器相同或不同；构建可学习的扰动模块，对窃取模型的特征输出进行扰动；扰动模块包括一个包含两层隐藏层的多层感知器；模型训练过程中学到的扰动逐渐减小；S4基于联合损失函数优化窃取模型和扰动模块；联合损失函数包括跨模型对齐损失、自学习损失和扰动损失，满足， ；S5以优化后的窃取模型实现图像编码器窃取攻击。

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