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龍圖騰網(wǎng)恭喜廈門(mén)理工學(xué)院申請(qǐng)的專(zhuān)利攝像圖像的可逆對(duì)抗干擾方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119888414B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202510386294.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/774；該發(fā)明授權(quán)攝像圖像的可逆對(duì)抗干擾方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)是由杜俠;留曉源;許奇臻;申煜湘;朱順痣設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-03-31向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本攝像圖像的可逆對(duì)抗干擾方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：攝像圖像的可逆對(duì)抗干擾方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)對(duì)抗干擾技術(shù)領(lǐng)域。方法包含：獲取原始圖像并劃分為超像素塊。根據(jù)超像素塊，計(jì)算初始梯度然后構(gòu)建初始擾動(dòng)貢獻(xiàn)矩陣。根據(jù)初始擾動(dòng)貢獻(xiàn)矩陣，構(gòu)建初始擾動(dòng)。將初始擾動(dòng)疊加至原始圖像，獲取初始對(duì)抗樣本。迭代后續(xù)步驟直至迭代完成，獲取最終對(duì)抗樣本和對(duì)應(yīng)的最終擾動(dòng)。基于上一次迭代生成的對(duì)抗樣本，計(jì)算迭代梯度并通過(guò)通道注意力網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行通道增強(qiáng)。通過(guò)衰減因子動(dòng)態(tài)融合迭代梯度和上一次迭代的梯度，獲取新梯度。根據(jù)新梯度，構(gòu)建新擾動(dòng)貢獻(xiàn)矩陣。根據(jù)新擾動(dòng)貢獻(xiàn)矩陣，構(gòu)建擾動(dòng)增量進(jìn)行擾動(dòng)累積，并對(duì)累積擾動(dòng)進(jìn)行幅值裁剪，獲取新擾動(dòng)。將新擾動(dòng)疊加至原始圖像，獲取新對(duì)抗樣本。

本發(fā)明授權(quán)攝像圖像的可逆對(duì)抗干擾方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種攝像圖像的可逆對(duì)抗干擾方法，其特征在于，包含：獲取原始圖像；通過(guò)超像素分割算法將所述原始圖像劃分為多個(gè)超像素塊；根據(jù)所述超像素塊，通過(guò)代理模型和損失函數(shù)，計(jì)算初始梯度；根據(jù)所述初始梯度，構(gòu)建初始擾動(dòng)貢獻(xiàn)矩陣；根據(jù)所述初始擾動(dòng)貢獻(xiàn)矩陣，構(gòu)建初始擾動(dòng)；將所述初始擾動(dòng)疊加至所述原始圖像，獲取初始對(duì)抗樣本；迭代后續(xù)步驟直至迭代完成，獲取最終對(duì)抗樣本和對(duì)應(yīng)的最終擾動(dòng)；基于上一次迭代生成的對(duì)抗樣本，通過(guò)代理模型和損失函數(shù)，計(jì)算迭代梯度；通過(guò)通道注意力網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述迭代梯度進(jìn)行特征重標(biāo)定，生成通道注意力權(quán)重矩陣，并將權(quán)重矩陣與所述迭代梯度進(jìn)行哈達(dá)瑪積運(yùn)算，獲得通道增強(qiáng)后的迭代梯度；通過(guò)衰減因子動(dòng)態(tài)融合迭代梯度和上一次迭代的梯度，獲取新梯度；根據(jù)所述新梯度，構(gòu)建新擾動(dòng)貢獻(xiàn)矩陣；根據(jù)所述新擾動(dòng)貢獻(xiàn)矩陣，構(gòu)建擾動(dòng)增量進(jìn)行擾動(dòng)累積，并對(duì)累積擾動(dòng)進(jìn)行幅值裁剪，獲取新擾動(dòng)；將所述新擾動(dòng)疊加至所述原始圖像，獲取新對(duì)抗樣本；初始擾動(dòng)的計(jì)算模型為：；式中，為初始擾動(dòng)、為單位擾動(dòng)、為符號(hào)函數(shù)、為初始擾動(dòng)貢獻(xiàn)矩陣；根據(jù)所述新擾動(dòng)貢獻(xiàn)矩陣，構(gòu)建擾動(dòng)增量進(jìn)行擾動(dòng)累積，并對(duì)累積擾動(dòng)進(jìn)行幅值裁剪，獲取新擾動(dòng)，具體包括：根據(jù)所述新擾動(dòng)貢獻(xiàn)矩陣，生成擾動(dòng)增量；其中，擾動(dòng)增量的計(jì)算模型為：；式中，為第次迭代的擾動(dòng)增量、為單位擾動(dòng)、為符號(hào)函數(shù)、為第次迭代的新擾動(dòng)貢獻(xiàn)矩陣；根據(jù)擾動(dòng)增量進(jìn)行擾動(dòng)累積，得到新擾動(dòng)；其中，新擾動(dòng)的積累模型為：；式中，為新擾動(dòng)、為上一次迭代得到的擾動(dòng)、為第次迭代的擾動(dòng)增量；對(duì)新擾動(dòng)進(jìn)行幅值裁剪以確保滿(mǎn)足不可見(jiàn)性約束；即：；式中，為用于維度擴(kuò)展和填充的函數(shù)、為范數(shù)、為單位擾動(dòng)、為最大擾動(dòng)倍數(shù)；根據(jù)所述新擾動(dòng)貢獻(xiàn)矩陣，構(gòu)建擾動(dòng)增量進(jìn)行擾動(dòng)累積，并對(duì)累積擾動(dòng)進(jìn)行幅值裁剪，獲取新擾動(dòng)，還包括：基于新擾動(dòng)，使用隱式場(chǎng)景保護(hù)對(duì)未知模型的代理模型執(zhí)行黑盒攻擊；將擾動(dòng)和原始圖像作為輸入，方向基于所選擇的擾動(dòng)隨機(jī)選擇；在方向上添加擾動(dòng)會(huì)改變模型的置信度，如果方向未能降低，則方向相反；對(duì)于每個(gè)擾動(dòng)點(diǎn)，記錄其對(duì)置信度下降的貢獻(xiàn)；在預(yù)定義的擾動(dòng)迭代次之后，從記錄中識(shí)別并選擇產(chǎn)生模型置信度最顯著降低的三個(gè)點(diǎn)，排除這些點(diǎn)，在后續(xù)迭代過(guò)程中，只增強(qiáng)其余的可以應(yīng)用額外擾動(dòng)的點(diǎn)。

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