(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211184011.0 (22)申请日 2022.09.27 (71)申请人 浙江理工大 学 地址 310018 浙江省杭州市经济技 术开发 区白杨街道 2号大街9 28号 (72)发明人 侯健　谢雨洁　梁欣桐　武梅　 (74)专利代理 机构 浙江永鼎律师事务所 3 3233 专利代理师 周希良 (51)Int.Cl. G06F 21/57(2013.01) G06F 17/18(2006.01) G06F 16/23(2019.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 基于深度学习的多智能体系统一致性攻击 方法及系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于深度学习的多智能 体系统一致性攻击方法及系统， 方法包括步骤： S1.构建多智能体容错一致性系统模型； S2.对构 建的系统模型通过CNN网络获取适宜攻击的两个 节点； S3.攻击选取的两个节点并采用一致性攻 击算法进行更新； S4.对处理后的所有智能体进 行交互迭代处理， 使整个系统被拆 分并且无法达 到一致。 本发 明使用一致性攻击算法对一致性算 法中每个智能体的状态值进行影 响， 通过对邻居 智能体每个时刻状态值的计算， 让错误智能体更 新自己的状态值， 并往不同方向进行更新， 从而 影响正确节 点的状态值， 最终使整个系统被拆分 并且无法达 到一致。 权利要求书2页 说明书5页 附图2页 CN 115438350 A 2022.12.06 CN 115438350 A 1.基于深度学习的多智能体系统一 致性攻击方法， 其特 征在于， 包括 步骤： S1.构建多智能体容 错一致性系统模型； S2.对构建的系统模型通过CN N网络获取适宜攻击的两个节点； S3.攻击选取的两个节点并采用一 致性攻击算法进行 更新； S4.对经过步骤S2、 S3处理后的所有智能体进行交互迭代处理， 使整个系统模型被拆分 且无法达 到一致。 2.根据权利要求1所述的基于深度学习的多智能体系统一致性攻击方法， 其特征在于， 步骤S1中， 构建多智 能体容错一致性系统模型， 其中， 多智 能体的拓扑结构表示为G(V,E, A)， V＝{1,2, …,n}表示智能体集合， 表示智能体之间的连接关系， A表示加权邻 接矩阵， 由非负元素αij(k)组成， αij(k)为节点i在k时刻对节点j的权重； 节点i到节点j的边 存在当且仅当αij>0， 并且称这样的节 点i为节点j的邻居， 节点i的邻居集合称为Ni＝{j|(j, i)∈E}， 且 节点i在k时刻状态信息表示 为xi(k)。 3.根据权利要求2所述的基于深度学习的多智能体系统一致性攻击方法， 其特征在于， 步骤S2中， 通过CN N选取较适 合攻击的两个节点具体包括： S21.训练所需要的数据集， 包 含训练集和 测试集； S22.将训练集输入至 CNN模型中， 训练CN N神经网络； S23.将测试集输入至完成训练的CNN模型中， 得到最终选取的进行攻击的两个节点F1、 F2。 4.根据权利要求3所述的基于深度学习的多智能体系统一致性攻击方法， 其特征在于， 步骤S21具体如下： 随机生成m个拓扑， 计算得出这些拓扑的邻接矩阵A， 每个拓扑随机赋初 始值1000次， 计算出每个图每个节点组合打破系统收敛一致性的成功率， 神经网络的输出 即为攻破系统的成功率是否大于 50％的向量。 5.根据权利要求4所述的基于深度学习的多智能体系统一致性攻击方法， 其特征在于， 步骤S3中， 攻击选取的两个节点并采用一致性攻击算法进行更新， 表示为将选取的两个节 点F1、 F2作为错误节点， 忽略它们之间的连接关系， 状态更新采用一致性攻击 算法， 具体表示 为： 其中， 表示错误节点F1的状态信息， 表示错误节点F2的状态信息， 表示错误节点F1的邻居节点的平均值， 表示错误节点F2的邻居节点的平均值， Δ表 示为扰动， k表示第k次更新。 6.根据权利要求5所述的基于深度学习的多智能体系统一致性攻击方法， 其特征在于， 步骤S4中， 迭代处 理所有节点， 正常节点依据Q 一致性方法进行状态更新， 表示 为： 其中， i,j表示节点i,j， αij(k)表示节点i对节点j在k时刻的权重， ωi(k)表示为k时刻 对节点i的扰动， xi(k)表示节点i在k时刻的状态； 错误节点状态更新方式依据一致性攻击权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115438350 A 2算法进行 更新。 7.一种基于权利要求1 ‑6任一项所述多智能体系统一致性攻击方法的系统， 其特征在 于， 包括如下模块： 构建模块， 用于构建多智能体容 错一致性系统模型； 处理模块， 用于对构建的系统模型通过CN N网络获取适宜攻击的两个节点； 攻击模块， 用于攻击 选取的两个节点并采用一 致性攻击算法进行 更新； 迭代模块， 用于对处理后的所有智能体进行交互迭代处理， 使整个系统模型被拆分且 无法达到一致。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115438350 A 3