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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于WGAN-Unet的对抗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：CN115761399B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202211353278.8，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种基于WGAN-Unet的对抗样本生成方法及系统是由秦中元;姚天;张群芳;孙雷;陈玉清设计研发完成，并于2022-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于WGAN-Unet的对抗样本生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于WGAN‑Unet的对抗样本生成方法及系统，至少包括对抗攻击网络模型模块，所述模块包括基于WGAN结构的对抗生成网络和目标网络模型，其中对抗生成网络的生成器基于Unet架构，根据原始样本数据构建，输出与原始样本对应的对抗性扰动，生成对抗样本；辨别器基于WGAN中的Critic架构，使用卷积网络结构构造，移除最后的sigmoid层，输出对对抗样本和原始样本评分；目标网络模型通过使用原始样本数据集对卷积神经网络进行训练而获得；所述系统中，使用训练数据集对对抗攻击网络模型模块进行训练，反向传播优化生成器，只需将样本输入生成器即可生成相应的扰动，可以稳定地大批量对输入图片生成对抗样本，不需要目标网络的具体结构信息，具有高效性和良好的隐蔽性。

本发明授权一种基于WGAN-Unet的对抗样本生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于WGAN-Unet的对抗样本生成系统，其特征在于，至少包括对抗攻击网络模型模块，所述模块包括生成器、辨别器和目标网络模型， 所述生成器：基于Unet架构，根据原始样本数据构建，对输入的样本进行特征提取，池化和上采样，输出与原始样本对应的对抗性扰动，生成对抗样本；生成器包括编码器和解码器，编码器和解码器之间有9个残差块，编码器使用三层卷积层和三层batchnorm层对输入图像进行编码，卷积层之间使用ReLU函数进行激活；解码器使用两层上采样层,一层卷积层和两层batchnorm层完成解码，上采样层使用ReLU函数进行激活最终对最后一层卷积层使用Tanh激活； 所述辨别器：基于WGAN中的Critic架构，使用卷积网络结构构造，移除最后的sigmoid层，对原始样本和对抗样本进行辨别，输出对对抗样本和原始样本评分；所述辨别器第一层为使用4,4卷积核，stride为2，padding为1的卷积层，并采用LeakyReLU函数进行激活，后续重复两次上述结构，并在后两个卷积层激活前增加batchnorm层，最终通过一个卷积核为3,3，stride为1，padding为0的卷积层进行输出;所述目标网络模型：通过使用原始样本数据集对卷积神经网络进行训练而获得，使用测试集得到目标网络模型分类的准确率；模型训练中的损失包括WGAN损失、基于余弦相似度的对抗性损失和扰动损失； 所述系统中，使用训练数据集对对抗攻击网络模型模块进行训练，反向传播优化生成器，生成对抗样本。

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