本发明提出了基于AMAdam的对抗样本生成方法及系统，涉及对抗样本生成领域，具体方案包括：将获取的源图像预处理成被攻击的图像，创建与被攻击的图像形状相同的全零张量；将全零张量作为初始扰动，采用循环迭代的方式，基于当前扰动的梯度，采用AMAdam集合动量项的方法计算梯度的无偏一阶矩和无偏二阶矩，通过无偏一阶矩和无偏二阶矩生成新的扰动，直到达到最大迭代次数，得到最终的扰动；将最终的扰动添加到被攻击的图像上，生成对抗样本；本发明将AMAdam算法集成到基于梯度的迭代攻击中，使用梯度的无偏一阶矩和无偏二阶矩，为被攻击图像生成并更新扰动，构建对抗样本，提升基于迁移的对抗样本生成方法的整体性能。