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龙图腾网获悉西南石油大学申请的专利一种基于样本语义差异的图像对抗样本检测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：CN120976655B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202511493951.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于样本语义差异的图像对抗样本检测方法是由卢业飞;张恒汝;黄雨婷设计研发完成，并于2025-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于样本语义差异的图像对抗样本检测方法在说明书摘要公布了：一种基于样本语义差异的图像对抗样本检测方法，涉及网络安全技术领域，包括以下步骤：训练条件生成模型，对原始样本进行分类并重构，生成与原始样本对应的重构样本，将原始样本和重构样本作为正样本对，其余样本组合作为负样本对，通过对比学习训练语义提取器，结合语义提取器提取原始样本和重构样本的语义特征并计算语义特征的相似度特征值，将相似度特征值作为输入特征，训练隔离森林模型，之后将待测样本重构后按照同样方法提取语义特征的相似度特征值，代入隔离森林模型检测得到待测样本中的对抗样本；本发明的对抗样本检测方法，可依据标签生成图像，不依赖目标分类器的网络结构和中间层输出，能够有效适用于黑盒场景，显著扩大其适用范围。

本发明授权一种基于样本语义差异的图像对抗样本检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于样本语义差异的图像对抗样本检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：训练能够根据标签生成对应样本的条件生成模型； 步骤S2：结合目标分类器和条件生成模型对原始样本进行重构，生成与原始样本一一对应的重构样本，对原始样本进行重构的方法为，由目标分类器对原始样本进行分类得到的预测标签，使得条件生成模型根据预测标签生成重构样本； 步骤S3：将原始样本和重构样本的一一对应组合作为正样本对，其余样本组合作为负样本对，通过对比学习训练语义提取器； 步骤S4：使用语义提取器提取原始样本和重构样本的语义特征并向量化表示，计算原始样本和重构样本语义特征的相似度特征值； 步骤S5：将原始样本和重构样本间的语义相似度特征值作为一维输入特征，训练隔离森林模型； 步骤S6：将待测样本按照步骤S2中的方法进行重构，之后按照步骤S4中的方法，由步骤S3中训练好的语义提取器提取待测样本和与其对应的重构样本的语义特征的相似度特征值，并代入步骤S5中训练得到的隔离森林模型，检测得出待测样本中的对抗样本。

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西南石油大学，其通讯地址为：610500 四川省成都市新都区新都大道8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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