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[发明专利]一种基于相位感知的对抗噪声防御方法-CN202310404707.8在审
发明人：王楠楠;周大为;高新波 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2023-04-14 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于相位感知的对抗噪声防御方法，涉及对抗噪声防御技术领域，包括：获取训练样本集；根据训练样本集，获取参考样本和初始对抗样本；构建相位感知对抗防御模型；其中，相位感知对抗防御模型包括相位级对抗样本生成模块和相位级对抗训练模块；将初始对抗样本和参考样本输入至相位级对抗样本生成模块，生成相位级对抗样本；将训练样本集和相位级对抗样本输入至相位级对抗训练模块，对相位级对抗训练模块进行训练，获取训练好的相位级对抗训练模块；根据相位级对抗样本生成模块和训练好的相位级对抗训练模块，获取待预测样本的分类结果，实现对抗防御。
一种基于相位感知对抗噪声防御方法

[发明专利]基于参数对抗攻击度量学习的标签推荐方法及系统-CN202211603826.8在审
发明人：费正顺;王经龙;周昊天;辛凯;李雅玄;章锦;陈贵;刘康玲;项新建 -专利权人：浙江科技学院
申请日： 2022-12-13 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06N3/045 文献下载
摘要：本发明公开了基于参数对抗攻击度量学习的标签推荐方法及系统，方法如下：获取用户、项目和标签标识；将用户、项目和标签标识转为向量，生成用户、项目和标签表示；生成用户、项目和标签对抗扰动；生成对抗用户、对抗项目和对抗标签表示；将对抗用户、对抗项目和对抗标签表示生成用户‑标签和项目‑标签的对抗潜在关系向量，及生成用户‑标签和项目‑标签的潜在关系向量；将用户‑标签和项目‑标签潜在关系向量与用户、项目和标签表示建模距离度量；将用户‑标签和项目‑标签对抗潜在关系向量与对抗用户、对抗项目和对抗标签表示建模对抗距离度量，返回标签推荐列表；联合训练距离度量和对抗距离度量；更新参数和对抗扰动。
基于参数对抗攻击度量学习标签推荐方法系统

[发明专利]基于聚类数据挖掘的对抗行为搜索算法-CN201610971139.X在审
发明人：刘剑豪;王冰切;彭世蕤;严振华;王志斌 -专利权人：刘剑豪
申请日： 2016-11-05 - 公布日： 2017-03-22 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于聚类数据挖掘的对抗行为搜索算法，本发明的对抗行为搜索算法通过对抗效能模型进行聚类数据分析，建立局部对抗分簇，筛选友方的协同单元和对手方的对抗单元；根据对抗规则建立对抗分簇内对抗行为事件的时间序列；利用对抗模型解算对抗行为结果，为下一时间步进建立新的状态数据集。本发明的对抗行为搜索算法可以对雷达探测、雷达对抗侦察、雷达干扰的对抗行为仿真进行快速对抗行为搜索与处理，提高仿真计算效能。
基于数据挖掘对抗行为搜索算法

[发明专利]一种自适应对抗强度的对抗训练方法-CN202010099756.1在审
发明人：谢海东;向雪霜;纪楠;刘乃金 -专利权人：中国空间技术研究院
申请日： 2020-02-18 - 公布日： 2020-06-23 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种自适应对抗强度的对抗训练方法。根据训练数据，通过对抗样本生成方法，生成对应对抗样本数据；通过切断与拉伸操作，自适应的修改对抗样本的对抗强度；利用原始训练数据与修改强度后的对抗样本训练数据共同训练，更新模型参数；迭代更新对抗准确率，直到对抗准确率收敛本发明方法无需提前给定对抗样本的对抗强度，通过自适应估算对抗强度，所得训练模型能够对由小到大全部对抗强度的攻击均有较强的防御能力，在原始数据准确率、小攻击强度对抗准确率和大攻击强度对抗准确率方面，均有很好表现
一种自适应对抗强度训练方法

[发明专利]对抗攻击模型的训练方法及装置-CN202010107342.9有效
发明人：李家琛;吴保元;张勇;樊艳波;李志锋;刘威 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-02-21 - 公布日： 2021-06-08 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：提供了一种对抗攻击模型的训练方法及装置。对抗攻击模型包括生成器网络，训练方法包括：利用生成器网络，基于训练数字图像，产生对抗攻击图像；基于对抗攻击图像，进行对抗攻击，并且获得对抗攻击结果；获得训练数字图像所对应的物理图像；基于对抗攻击图像和物理图像、以及基于对抗攻击结果和训练数字图像，对生成器网络进行训练。通过本公开的对抗攻击模型生成的对抗图像能够对目标模型进行有效的对抗攻击或者对目标模型进行有效训练以防御这种对抗攻击。
对抗攻击模型训练方法装置

[发明专利]对抗样本图像的获取方法、装置和电子设备-CN202111217626.4在审
发明人：熊俊峰;王洋 -专利权人：百度在线网络技术（北京）有限公司
申请日： 2021-10-19 - 公布日： 2022-01-04 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开提供了一种对抗样本图像的获取方法、装置和电子设备，涉及图像分类等人工智能技术领域。具体实现方案为：在获取对抗样本图像时，先分别获取多个样本图像和多个对抗算子各自的比例和对抗参数；并根据多个对抗算子各自的比例，从多个样本图像中确定待对抗处理的多个待处理样本图像；再基于多个待处理样本图像各自对应的对抗算子的对抗参数，对多个待处理样本图像进行处理，得到对抗样本图像，从而获取到对抗样本图像。采用多个对抗算子的对抗参数，对样本图像进行对抗处理，能够提升对抗样本图像扰动范数大小的统一性。
对抗样本图像获取方法装置电子设备

[发明专利]一种性能优化的对抗样本生成方法-CN202310312262.0在审
发明人：敖伟智 -专利权人：复旦大学
申请日： 2023-03-28 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明提出了一种性能优化的对抗样本生成方法，包括以下步骤：S1，将所有的原始图片进行处理，处理后得到图片处理数据集；S2，将图片处理数据集中的图片进行噪声特征添加，生成噪声图片数据集；S3，若对抗样本与参考样本的对抗度大于或者等于预设对抗度，则将该对抗样本存放于对抗样本图片数据集中，并将该对抗样本从噪声图片数据集中删除；返回步骤S3；若对抗样本与参考样本的对抗度小于预设对抗度，则将该对抗样本从噪声图片数据集中删除，返回步骤S3。本发明能够实现对抗样本的生成，并将生成的对抗样本进行训练得到对抗模型。
一种性能优化对抗样本生成方法

[发明专利]一种无人集群协同博弈对抗的控制方法及系统-CN202011086644.9有效
发明人：包卫东;朱晓敏;梁文谦;王吉;吴冠霖;牛莅原;陈超;马力;闫辉;高雄;张雄涛 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2020-10-12 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本说明书提供一种无人集群协同博弈对抗的控制方法及系统，该方法可以包括：基于预建立的协同博弈对抗的元任务字典，提取无人集群对抗任务的对抗场景，对所述无人集群对抗任务进行协同分解，并执行分解后的对抗任务；当任一所述对抗任务的行动出现偏差时，基于所述对抗任务的实时态势执行信息对所述对抗任务的对抗计划进行调整。本发明能够实现对无人集群各类博弈对抗任务的规范化描述，支撑对抗任务的合理分配以及调整，确保无人平台能够发挥其最大博弈对抗效能；基于行动偏差的临机调整机理，实现无人集群博弈对抗快速、自动、精准分解分配的需求
一种无人集群协同博弈对抗控制方法系统

[发明专利]一种无人机空中对抗决策方法及其系统-CN202210796650.6在审
发明人：樊松源;韩玥;孙智孝;李俊男;郝一行;卢长谦 -专利权人：中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所
申请日： 2022-07-06 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本申请属于无人机空中对抗决策技术领域，具体涉及一种无人机空中对抗决策方法及其系统，其中，无人机空中对抗决策方法，包括：对空中对抗无人机态势进行抽象，构建无人机空中对抗态势图；将无人机空中对抗态势图，划分为多个无人机空中对抗关系图；对各个无人机空中对抗关系图进行特征提取，将各个无人机空中对抗关系图提取的特征进行融合，得到无人机空中对抗融合特征；基于无人机空中对抗融合特征，生成己方无人机空中对抗策略。
一种无人机空中对抗决策方法及其系统

[发明专利]深度学习模型对抗攻击敏感频带检测方法及相关装置-CN202210356023.0在审
发明人：蔺琛皓;韩思聪;沈超;王骞 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2022-04-06 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明属于机器学习领域，公开了一种深度学习模型对抗攻击敏感频带检测方法，通过构造成功对抗扰动集并将成功对抗扰动集中的对抗扰动转换至频域，得到频域成功对抗扰动集并利用掩码操作将其中的对抗扰动的高频成分与低频成分分离，得到分离结果并根据分离结果和原始图像集，得到若干高频成功对抗样本集与若干低频成功对抗样本集；将若干高频成功对抗样本集与若干低频成功对抗样本集输入深度学习模型，统计深度学习模型在每个高频成功对抗样本集与每个低频成功对抗样本集上的分类准确率；进而结合预设的分类准确率上限阈值和分类准确率下限阈值，得到深度学习模型的对抗攻击敏感频带，能够准确定位深度学习模型的对抗攻击敏感频带。
深度学习模型对抗攻击敏感频带检测方法相关装置

[发明专利]一种直播数据处理方法及装置-CN202210982116.4在审
发明人：刘子睿;丁士玲 -专利权人：北京字跳网络技术有限公司
申请日： 2022-08-16 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06F3/04847 文献下载
摘要：本申请公开了一种直播数据处理方法，包括：展示直播连线对抗参数设置界面，该直播连线对抗参数设置界面用于设置直播连线对抗参数，接收作用于所述直播连线对抗参数设置界面的直播连线对抗参数设置操作，并响应于所述直播连线对抗参数设置操作，获取所述直播连线对抗参数设置操作对应的目标直播连线对抗参数，以便于在直播连线互动时，按照所述目标直播连线对抗参数确定直播连线对抗结果。由此可见，利用本申请实施例的方案，用户可以根据自身需求来设置目标直播连线对抗参数，从而使得能够按照由用户设置的目标直播连线对抗参数来确定直播连线的对抗结果，提升了用户使用直播连线对抗功能的用户体验。
一种直播数据处理方法装置

[发明专利]基于自然环境的语音对抗样本隐蔽生成方法-CN202310389482.3在审
发明人：肖阳;李承轩;裴庆祺;周路;王晨鑫 -专利权人：西安电子科技大学;广州链融信息技术有限公司
申请日： 2023-04-12 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G10L15/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自然环境的语音对抗样本隐蔽生成方法，包括：获取自然环境噪音数据集、输入音频数据，并生成对抗扰动；生成对抗样本，并误导语音识别模型生成相应的对抗样本转录，同时设定目标对抗转录内容；计算对抗样本和目标对抗转录的CTC‑loss损失函数；计算对抗扰动与环境噪音的范数；对CTC‑loss损失函数、对抗扰动与环境噪音的范数增添不同权重参数，以构成对抗样本生成损失函数；利用PGD等梯度下降法迭代更新对抗扰动，以获得最优的对抗扰动，从而得到语音对抗样本。该方法提高了语音对抗样本的掩蔽性和人耳不易察觉性，提升了适用场景的普遍性；且可以迁移到普遍常见的语音识别模型中，做到高效率攻击。
基于自然环境语音对抗样本隐蔽生成方法

[发明专利]基于增量学习的对抗样本检测方法、系统及设备和介质-CN202211425040.1在审
发明人：随玉腾;单杏花;阎志远;戴琳琳;景辉;李贝贝;衣帅;袁枫;张世平;苗凡;王智为;李杨;吕占民;孙华龙;宋春晓 -专利权人：北京经纬信息技术有限公司;中铁程科技有限责任公司;中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所
申请日： 2022-11-14 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于增量学习的对抗样本检测方法，包括：对抗样本检测模型训练步骤：收集正常业务样本数据集，采用多种对抗攻击方式攻击正常业务样本数据集，生成多种类型的对抗样本，训练出基于增量学习的对抗样本检测模型；已知攻击对抗样本检测步骤：基于增量学习的对抗样本检测模型，对已知攻击类型的对抗样本进行初步过滤检测；未知攻击对抗样本检测步骤：针对未知类型的对抗攻击样本的特征，随机采用相似度比对判断方法，或采用对抗样本距离模型决策方法，输出检测结果大于阈值的原始样本为正常样本；检测结果小于阈值的原始样本为未知类型对抗样本，实现基于增量模型对抗样本的检测。本申请还公开了一种基于增量学习的对抗样本检测系统。
基于增量学习对抗样本检测方法系统设备介质

[发明专利]面向多种对抗图片攻击的协同免疫防御方法-CN201810299225.X有效
发明人：陈晋音;苏蒙蒙;徐轩珩;郑海斌;林翔;熊晖;沈诗婧;施朝霞 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2018-04-04 - 公布日： 2020-09-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向多种对抗图片攻击的协同免疫防御方法，包括：1)根据正常图片和已有攻击生成的对抗图片，即对抗样本训练不同结构的对抗样本子分类器，并用遗传算法进行优化。2)用多个对抗样本子分类器对用于检测的图片进行检测，共同判断是否为对抗样本以及对抗样本的种类。3)若在检测过程中发现新型攻击方法，用正常图片和新型对抗样本训练新型对抗样本分类器；训练完成后，对被判为正常的图片再次进行判断；并在一定时间后重新训练整个对抗样本分类器。本发明对新型对抗样本生成专门的新型对抗样本分类器，减少了对新型对抗样本进行防御的时间，提高了对新型对抗样本的防御效果。
面向多种对抗图片攻击协同免疫防御方法

[发明专利]一种支持图灵测试模式的人机对抗系统及智能体测试方法-CN202111328333.3有效
发明人：倪晚成;徐佳乐;王士贤;黄凯奇;杨旭阳 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2021-11-10 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明提供一种支持图灵测试模式的人机对抗系统及智能体测试方法，所述系统包括：人机对抗模块，用于完成人机对抗；其中，通过人类对抗者和智能体在双盲环境下完成人机对抗；对抗数据采集模块，用于获取人机对抗结果以及人机对抗的复盘对抗数据；对抗数据分析模块，用于根据复盘对抗数据获取智能体的效能数据；图灵问卷模块，用于通过图灵问卷的形式，采集智能体的外界评价信息；对抗成绩管理模块，用于接收并存储人机对抗结果、智能体的外界评价信息和智能体的效能数据，并根据人机对抗结果、智能体的外界评价信息和智能体的效能数据获取智能体的能力测试结果。
一种支持测试模式人机对抗系统智能方法

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