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龙图腾网获悉北京邮电大学;中国人民解放军32802部队申请的专利神经网络模型的对抗样本生成方法及相关设备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：CN114677556B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202210204381.X，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权神经网络模型的对抗样本生成方法及相关设备是由王玉龙;刘俊;王东霞;苏森;徐鹏;双锴;程祥;张忠宝设计研发完成，并于2022-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本神经网络模型的对抗样本生成方法及相关设备在说明书摘要公布了：本申请提供一种神经网络模型的对抗样本生成方法及相关设备，所述方法包括：基于生成对抗网络，首先获取与神经网络模型的攻击需求对应的原始数据集；之后对神经网络模型进行预训练，得到预训练模型；根据原始数据集对生成对抗网络的生成器、判别器和预训练模型进行迭代训练，最终得到目标生成器；并通过目标生成器生成对抗样本。该方法不受限于数据集的情况及具体模型，根据不同数据集的情况，可以对指定模型进行生成器的训练，方便地提升了对抗样本的生成效率。

本发明授权神经网络模型的对抗样本生成方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种神经网络模型的对抗样本生成方法，其特征在于，包括： 获取与所述神经网络模型的攻击需求对应的原始数据集； 根据所述原始数据集对所述神经网络模型进行预训练，得到预训练模型； 根据所述原始数据集对生成器、判别器和所述预训练模型进行迭代训练，响应于确定迭代后的所述判别器的损失达到预设的阈值，将迭代后的所述生成器作为目标生成器； 通过所述目标生成器生成所述对抗样本； 其中，所述根据所述原始数据集对生成器、判别器和所述预训练模型进行迭代训练，包括： 对于每一轮迭代训练执行如下操作： 对多维高斯分布进行采样，得到所述预训练模型的中间层的参数的多个候选解； 将所述预训练模型的中间层的参数替换为所述候选解，得到分别对应于多个所述候选解的多个候选神经网络模型； 根据多个所述候选神经网络模型的参数，从所述原始数据集中生成训练数据集； 根据所述训练数据集，从多个所述候选神经网络模型中选出目标神经网络模型； 将所述训练数据集输入到所述生成器中，得到所述训练数据集的扰动； 将所述训练数据集与所述扰动叠加，得到叠加数据集，将所述叠加数据集输入到所述判别器中，得到所述判别器的损失；根据所述叠加数据集对所述目标神经网络模型进行训练，得到新的目标神经网络模型； 根据所述新的目标神经网络模型的中间层的参数，对所述多维高斯分布进行更新得到下一轮迭代中的多维高斯分布；根据所述判别器的损失，对所述判别器进行更新得到下一轮迭代中的判别器；根据所述下一轮迭代中的判别器对所述生成器进行更新，得到下一轮迭代中的生成器。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京邮电大学;中国人民解放军32802部队，其通讯地址为：100876 北京市海淀区西土城路10号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。