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龙图腾网恭喜罗伯特·博世有限公司申请的专利基于贝叶斯优化的查询高效的黑盒对抗攻击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：CN112633309B 。

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：202011007795.0，技术领域涉及：G06N3/094；该发明授权基于贝叶斯优化的查询高效的黑盒对抗攻击是由S·N·舒克拉;A·K·萨胡;D·维尔莫特;J·Z·柯尔特设计研发完成，并于2020-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于贝叶斯优化的查询高效的黑盒对抗攻击在说明书摘要公布了：描述了对神经网络分类器实行对抗攻击。构造输入输出对的数据集，输入输出对的每个输入元素是从搜索空间中随机挑选的，输入输出对的每个输出元素指示针对对应输入元素的神经网络分类器的预测输出。在输入输出对的数据集上利用高斯过程来优化获取函数，以从数据集中找到最佳扰动输入元素。对最佳扰动输入元素进行上采样以生成经上采样的最佳输入元素。经上采样的最佳输入元素被添加到原始输入以生成候选输入。查询神经网络分类器，以确定针对候选输入的分类器预测。计算分类器预测的分数。响应于分类器预测为不正确的，接受候选输入作为成功的对抗攻击。

本发明授权基于贝叶斯优化的查询高效的黑盒对抗攻击在权利要求书中公布了：1.一种对神经网络分类器实行对抗攻击的方法，包括：构造输入输出对的数据集，输入输出对的每个输入元素是从搜索空间中随机挑选的，输入输出对的每个输出元素指示针对对应输入元素的神经网络分类器的预测输出；在输入输出对的数据集上利用高斯过程来优化获取函数，以从数据集中找到最佳扰动输入元素；对最佳扰动输入元素进行上采样以生成经上采样的最佳输入元素；将经上采样的最佳输入元素添加到原始输入以生成候选输入；查询神经网络分类器，以确定针对候选输入的分类器预测；计算分类器预测的分数；以及响应于分类器预测为不正确的，接受候选输入作为成功的对抗攻击；响应于分类器预测为正确的，拒绝候选输入；以及响应于拒绝候选输入：将候选输入和分类器输出添加到数据集；以及继续循环访问数据集以生成候选输入，直到经过了预定义数量的数据集查询为止，其中，神经网络分类器是图像分类器，原始输入是图像输入，扰动是图像扰动，并且候选输入是图像输入和图像扰动的逐像素总和，其中，图像扰动的每个像素小于预定义的大小。

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