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本发明公开了一种基于元学习对抗扰动的黑盒攻击方法及系统，将元学习训练数据集D输入至黑盒模型的替代模型，根据替代模型的输出结果和预先设定的目标标签计算替代模型的损失函数，根据损失函数对初始化扰动v进行梯度下降更新获得元对抗扰动v
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该专利属于北京理工大学所有，仅供学习研究参考，未经过北京理工大学授权不得商用。

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