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龙图腾网恭喜北京航空航天大学申请的专利基于数据扰动的对抗样本防御方法与装置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：CN113537463B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202110751810.0，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权基于数据扰动的对抗样本防御方法与装置是由王嘉凯;尹子鑫;汤力伟;刘艾杉;刘祥龙设计研发完成，并于2021-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数据扰动的对抗样本防御方法与装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数据扰动的对抗样本防御方法与装置。该方法包括如下步骤：将能够干扰车辆识别路牌的像素作为数据扰动添加至输入样本中，构成防御样本；将防御样本输入目标神经网络模型进行优化，输出训练完成的数据扰动；将训练完成的数据扰动加入识别神经网络待识别的样本中，供识别神经网络进行识别；该识别神经网络为植入自动驾驶车辆中的神经网络模型。本发明可以提升神经网络模型的鲁棒性，特别适合在自动驾驶场景中应用。

本发明授权基于数据扰动的对抗样本防御方法与装置在权利要求书中公布了：1.一种基于数据扰动的对抗样本防御方法，其特征在于包括如下步骤：将能够干扰车辆识别路牌的像素作为数据扰动添加至输入样本中，构成防御样本；在所述防御样本中添加自然噪声，并在添加自然噪声后的防御样本中再添加对抗扰动；在每次迭代的过程中，对所述防御样本进行自然噪声处理与对抗噪声处理，然后输入目标神经网络模型中，并计算防御损失函数，从而根据防御损失函数训练防御样本中的数据扰动，直至优化后的数据扰动满足阈值，输出训练完成的数据扰动；其中，所述防御损失函数的表达式为： 所述训练完成的数据扰动表达式为： 所述对抗扰动的表达式为： 其中，Ld为防御损失函数，p为数据扰动，为添加自然噪声后的防御样本，为对抗扰动，y为输入样本的类别标签，为目标神经网络模型，为样本标签的概率函数，表示分类损失函数的梯度，表示符号函数，参数表示对抗扰动的幅度；将训练完成的数据扰动加入识别神经网络待识别的样本中，供识别神经网络进行识别和训练；所述识别神经网络为植入自动驾驶车辆中的目标神经网络模型。

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