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龙图腾网获悉中国民航大学申请的专利用于自然语言处理模型后门攻击防御的处理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：CN120409615B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510913646.7，技术领域涉及：G06N3/094；该发明授权用于自然语言处理模型后门攻击防御的处理方法和装置是由王静;周渝皓;丁建立;李永华设计研发完成，并于2025-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于自然语言处理模型后门攻击防御的处理方法和装置在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机技术应用领域，特别是涉及一种用于自然语言处理模型后门攻击防御的处理方法和装置，方法包括：利用数据增强方式生成文本样本的不同视图对自然语言处理模型进行第一阶段训练以及利用干净文本数据对模型进行第二阶段训练。本发明能够让模型学习文本样重要的特征，忽略小扰动对样本内容的干扰，破坏攻击者构建的触发器与目标类别之间的强联系，能够降低触发器对模型决策的干扰和增强模型鲁棒性，确保有效防御后门攻击的同时，保持模型分类任务的性能。

本发明授权用于自然语言处理模型后门攻击防御的处理方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种用于自然语言处理模型后门攻击防御的处理方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： S100，将获取的原始文本数据集划分为第一数据集和第二数据集； S200，对第一数据集进行数据增强处理，得到第一数据集的增强数据集，并将第一数据集和对应的增强数据集合并，作为第一训练数据集； S300，利用第一训练数据集对初始的自然语言处理模型进行第一阶段训练，并将进行第一阶段训练后的自然语言处理模型作为中间模型；自然语言处理模型包括数据处理模型和预测模块，其中，数据处理模型包括初始特征获取模块、特征加权模块、分类标记特征获取模块、卷积特征提取模块、特征融合模块和特征映射模块，其中，初始特征获取模块分别与特征加权模块、分类标记特征获取模块和卷积特征提取模块连接，特征加权模块、分类标记特征获取模块和卷积特征提取模块还分别与特征融合模块连接，所述特征融合模块、所述特征映射模块和所述预测模块依次连接； S400，利用第二数据集对中间模型进行第二阶段训练，将进行第二阶段训练后的中间模型作为最终的自然语言处理模型； 在第一阶段训练中，基于对比损失值对数据处理模型的参数进行更新； 其中，每个批次的训练数据的对比损失值满足如下条件： ； 其中，Lcontra为每个批次的训练数据的对比损失值，Iuv为每个批次的训练数据中互为正样本的第u个训练数据和第v个训练数据对应的特征的对比损失值，u和v的取值均为1到N，N为每个批次的训练数据的数量，，其中，sim（zu，zu）表示第u个训练数据和第v个训练数据对应的特征之间的相似度，sim（zu，zd）表示第u个训练数据对应的特征和第d个训练数据对应的特征之间的相似度，d的取值为1到N；τ为温度系数，X为指示函数，如果d≠u，X=1，否则，X=0，exp（）为指数函数。

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