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龙图腾网获悉杭州市滨江区浙工大人工智能创新研究院申请的专利一种基于生成器生成的可控稀疏迁移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：CN121278390B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202511829598.X，技术领域涉及：H04L43/08；该发明授权一种基于生成器生成的可控稀疏迁移攻击方法是由陈壮志;张玉鑫;侯嘉烨;刘顺;徐东伟;宣琦;尹鹏;王翰红设计研发完成，并于2025-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于生成器生成的可控稀疏迁移攻击方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于生成器生成的可控稀疏迁移攻击方法，属于通信信号处理与人工智能交叉领域。该方法旨在解决现有对抗攻击在电磁信号领域扰动过于集中、隐蔽性不足及扰动密度难以控制的问题。其技术方案包括：利用深度生成网络同时输出扰动幅度和扰动概率；通过计算组频谱显著性定位对分类关键的区域并生成组掩码矩阵；结合组掩码与扰动概率，经掩码量化网络生成二值位置矩阵；采用包含对抗损失与平滑损失的总损失函数训练生成网络；最终通过训练后的网络生成稀疏可控的对抗样本。本发明能够生成隐蔽性强、迁移性高且扰动比例可控的对抗样本，为深度神经网络的安全性评估提供有效手段。

本发明授权一种基于生成器生成的可控稀疏迁移攻击方法在权利要求书中公布了：1.一种基于生成器生成的可控稀疏迁移攻击方法，其特征在于，包括以下步骤： 使用深度生成网络模型处理干净图像样本，以同时输出扰动幅度和扰动概率； 基于源模型的中间层特征，计算组频谱显著性，以识别样本中对分类决策关键的区域，并生成组掩码矩阵； 所述计算组频谱显著性的过程包括： 基于源模型选定中间层的特征图，计算频谱显著性，所述频谱显著性通过特征图的梯度信息与频域功率谱结合得到； 按照如下公式计算得到频谱显著性： ； 其中，为代理模型选定中间层的通道索引，针对目标类的输出值相对于特征图激活值的梯度，位于通道的空间位置，表示通道中的所有空间位置的梯度总和，即通道权重；为通道中的特征图，表示对该特征图求快速傅里叶变换，表示该特征图的功率谱密度，为上采样操作符，将计算结果上采样回原始空间大小； 将样本按空间维度分组，对每个组内的频谱显著性值进行加权求和，得到组频谱显著性，获得组频谱显著性的公式如下： ； 其中，是样本分成P×Q个非重叠组后的组，每个组大小为S×S，S为步长，是L2范数，为组的频谱显著性的二范数； 根据组频谱显著性排序，应用top-k筛选规则生成组掩码矩阵，其中关键组对应位置值为1，其余位置值为0； 通过对GSS进行排序来获得前个最大值的索引，选择top-k个最重要的组，生成组掩码，从而实现组级稀疏性，top-k筛选规则的公式如下： 其中，是前个最大GSS值的组索引，如果组在包含在组里，则该组被认为是重要组，那么对应位置的组掩码值为1，反之，如果组不包含在组里，则该组被认为是非重要组，对应位置的组掩码值为0；，如果表示该位置的值为1，该位置为重要位置； 将所述组掩码矩阵与所述扰动概率结合，通过掩码量化网络生成二值位置矩阵； 使用对抗损失和平滑损失构成的总体损失函数训练所述深度生成网络模型； 通过训练后的深度生成网络模型生成对抗样本。

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杭州市滨江区浙工大人工智能创新研究院，其通讯地址为：310056 浙江省杭州市滨江区长河街道湖西路575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”。

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