恭喜广州大学王员根获国家专利权
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龙图腾网恭喜广州大学申请的专利一种基于拉丁超立方体抽样估计梯度的边界对抗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：CN114580527B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202210200073.X，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种基于拉丁超立方体抽样估计梯度的边界对抗攻击方法是由王员根;王丹设计研发完成，并于2022-03-01向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于拉丁超立方体抽样估计梯度的边界对抗攻击方法在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，且公开了一种基于拉丁超立方体抽样估计梯度的边界对抗攻击方法，包括以下步骤：S1、将原始图像与从均匀分布中采样的随机噪声混合，并逐渐增大随机噪声的权值，直到被模型错误分类为止；S2、之后作为初始对抗样本，进行迭代算法，该算法由梯度方向估计、沿梯度方向前向移动和用二分搜索算法投影回决策边界三个步骤组成，本发明拟设计一种基于决策的黑盒攻击，在查询数量和对抗样本质量之间进行可控的权衡。通过设计一种采用拉丁超立方体采样来估计梯度方向的方法，来制作对抗样本。在进行攻击时，我们的方法通过查询只有目标模型的硬标签来生成对抗样本，达到高查询利用率、快速减少失真的目的。
本发明授权一种基于拉丁超立方体抽样估计梯度的边界对抗攻击方法在权利要求书中公布了：1.一种基于拉丁超立方体抽样估计梯度的边界对抗攻击方法，包括以下步骤：S1、将原始图像与从均匀分布中采样的随机噪声混合，并逐渐增大随机噪声的权值，直到被模型错误分类为止；S2、之后作为初始对抗样本，进行迭代算法，该算法由梯度方向估计、沿梯度方向前向移动和用二分搜索算法投影回决策边界三个步骤组成；S3、对于一个边界处的对抗样本，包括：1在这一点附近以拉丁超立方体抽样的方法采样多个高斯噪声；2将此边界对抗样本与噪声相加后得到的多个样本点，通过访问模型判断样本点所属标签与原始样本标签是否一致，从而来确定噪声的朝向：若标签一致，则将此噪声的方向更新为其反方向，反之不变；3将步骤2中经方向更新后的噪声进行平均，将结果作为决策边界处的梯度方向。
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