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龙图腾网获悉中国人民解放军战略支援部队信息工程大学申请的专利基于缩放变换的智能对抗攻击样本生成方法及系统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：CN116664922B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202310567511.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于缩放变换的智能对抗攻击样本生成方法及系统是由张恒巍;李晨蔚;张晓宁;杨博;王晋东;刘小虎;谭晶磊;张玉臣;汪永伟;董书琴设计研发完成，并于2023-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于缩放变换的智能对抗攻击样本生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种基于缩放变换的智能对抗攻击样本生成方法及系统，获取原始图像数据及其对应先验标签；基于迭代优化方法在原始图像数据中添加扰动，以生成对抗样本并输出，其中，每次迭代中对上一轮迭代生成的对抗样本图像数据进行多次缩放扩充处理，将缩放扩充处理后的图像数据输入至网络模型并利用梯度优化方法计算目标损失函数梯度，依据目标损失函数梯度来获取当前迭代中扰动，并将扰动添加到上一轮迭代生成的对抗样本，以生成当前迭代的对抗样本。本发明可有效扩充训练集并减轻对抗样本生成过程中的过拟合，提高对抗样本迁移性和黑盒攻击成功率，提升对抗样本生成质量，便于图像分类、目标检测、人脸识别等场景应用。

本发明授权基于缩放变换的智能对抗攻击样本生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于缩放变换的智能对抗攻击样本生成方法，其特征在于，包含： 获取原始图像数据及其对应先验标签； 基于迭代优化方法在原始图像数据中添加扰动，以生成对抗样本并输出，其中，每次迭代中对上一轮迭代生成的对抗样本图像数据进行多次缩放扩充处理，将缩放扩充处理后的图像数据输入至网络模型并利用梯度优化方法计算目标损失函数梯度，依据目标损失函数梯度来获取当前迭代中扰动，并将扰动添加到上一轮迭代生成的对抗样本，以生成当前迭代的对抗样本； 具体地，将缩放扩充处理后的图像数据输入至网络模型并利用梯度优化方法计算目标损失函数梯度，包含：首先，设置交叉熵函数作为目标损失函数；接着，利用网络模型获取每次缩放扩充处理后图像数据对应的目标损失函数梯度；然后，将每次缩放扩充处理后图像数据对应的目标损失函数梯度按权重相加来获取加权损失函数梯度，并依据加权损失函数梯度及预设的梯度衰减因子获取损失函数梯度累计，损失函数梯度累计的计算过程表示为：μ为衰减因子； 其中，将每次缩放扩充处理后图像数据对应的目标损失函数梯度按权重相加来获取加权损失函数梯度，包含： 首先，依据预设的损失函数梯度权重、网络模型参数、上一轮迭代生成的对抗样本、图像数据先验标签机及当前迭代轮次图像缩放扩充处理次数来设置梯度计算公式，其中，梯度计算公式表示为m为图像缩放扩充处理次数，wi为第i次缩放扩充处理对应的损失函数梯度权重，,为上一轮迭代n中生成对抗样本的第i次缩放扩充处理的图像变换方程，θ为网络模型参数，,为第i次缩放扩充处理对应的目标损失函数梯度； 然后，利用梯度计算公式来获取当前迭代中的加权损失函数梯度。

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中国人民解放军战略支援部队信息工程大学，其通讯地址为：450000 河南省郑州市高新区科学大道62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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