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龙图腾网获悉支付宝(杭州)信息技术有限公司申请的专利一种自动化对抗训练方法和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：CN114491448B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202210078449.4，技术领域涉及：G06F21/31；该发明授权一种自动化对抗训练方法和装置是由许卓尔;崔世文;孟昌华;王维强设计研发完成，并于2022-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自动化对抗训练方法和装置在说明书摘要公布了：本公开的一方面涉及一种自动化对抗训练方法，包括获取原始训练数据集和经使用所述原始训练数据集训练的模型，所述原始训练数据集包括输入数据及其标签；对所述输入数据自动进行预定步数的扰动，包括对于所述预定步数中的每一步：在预定义的攻击超参数搜索空间中自动搜索对这一步的扰动最优的超参数值；基于所述最优的超参数值自动确定所述这一步的扰动；以及通过纳入所述这一步的扰动来更新所述输入数据；以及使用包括经所述预定步数的扰动之后的经更新输入数据及其标签的对抗训练数据集来进一步优化所述模型以对抗所述扰动。本公开还涉及其他相关方面。

本发明授权一种自动化对抗训练方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种自动化对抗训练方法，包括： 获取针对客户端盗用行为的原始训练数据集和经使用所述原始训练数据集训练的模型，所述原始训练数据集包括输入数据及其标签； 对所述输入数据自动进行预定步数的扰动，包括对于所述预定步数中的每一步： 在预定义的攻击超参数搜索空间中自动搜索对这一步的扰动最优的超参数值； 基于所述最优的超参数值自动确定所述这一步的扰动；以及 通过纳入所述这一步的扰动来更新所述输入数据以自动增强所述输入数据的多样性；以及 使用包括经所述预定步数的扰动之后的经更新输入数据及其标签的对抗训练数据集作为具有多样性的对抗样本来进一步优化所述模型以对抗所述扰动，其中， 所述预定义的攻击超参数搜索空间包括具有候选值的超参数，并且所述超参数至少包括用于每一步的扰动操作和步长， 其中，在预定义的攻击超参数搜索空间中自动搜索对所述这一步的扰动最优的超参数值包括使用注意力机制来确定超参数在每个候选值上的得分并基于所述得分确定对所述这一步的扰动最优的超参数值，其中 使用注意力机制来确定所述超参数在每个候选值上的得分包括： 基于所述这一步的输入数据确定查询； 将每个候选值嵌入为对应的键；以及 使用注意力机制获得所述查询在每个键上的注意力分布值作为所述超参数在对应候选值上的得分，其中 使用注意力机制来确定超参数在每个候选值上的得分进一步包括，对扰动操作和步长分别使用相应的注意力机制来计算其在各自候选值上的得分；并且其中 基于所述得分确定对所述这一步的扰动最优的超参数值包括使用GumbelSoftmax作为扰动操作在其候选值上的得分的归一化采样单元、以及使用Softmax作为步长在其候选值上的得分的归一化单元，其中 基于所述最优的超参数值自动确定所述这一步的扰动包括： 基于最优的扰动操作值和最优的步长值以及所述模型的损失函数在所述这一步的输入数据上的梯度来确定所述这一步的扰动，其中 基于所述这一步的输入数据确定查询包括： 确定所述模型的损失函数在所述这一步的输入数据上的梯度；以及 将所述梯度线性投影为所述查询。

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