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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种机器学习训练数据的中毒检测方法及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：CN119782803B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202411750588.2，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种机器学习训练数据的中毒检测方法及装置是由林小凯;赫浩锜;陈建材;肖艳设计研发完成，并于2024-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机器学习训练数据的中毒检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种机器学习训练数据的中毒检测方法及装置，获取训练数据；将训练数据输入训练好的量子神经网络中进行恶意数据预测，得到预测结果，其中，预测结果为训练数据是否为恶意数据，训练好的量子神经网络的训练方法为：获取训练数据样本集；从训练数据样本集中选取多个样本数据输入初始量子神经网络中，以使初始量子神经网络对各个样本数据进行预测，得到初始预测结果，然后利用利用量子退火技术对初始量子神经网络进行网络参数更新，得到更新后的量子神经网络，再以损失最小化为目标对更新后的量子神经网络进行权重参数的迭代，得到训练好的量子神经网络，通过上述方法得到的量子神经网络，增强了对恶意数据的检测效果。

本发明授权一种机器学习训练数据的中毒检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种机器学习训练数据的中毒检测方法，其特征在于，包括： 获取训练数据； 将所述训练数据输入训练好的量子神经网络中进行恶意数据预测，得到预测结果，其中，所述预测结果为所述训练数据是否为恶意数据，所述训练好的量子神经网络的训练方法为： 获取训练数据样本集； 从所述训练数据样本集中选取多个样本数据输入初始量子神经网络中，以使所述初始量子神经网络对各个所述样本数据进行预测，得到初始预测结果，其中，所述初始预测结果包括纯净数据集和恶意数据集； 从所述训练数据样本集中重新选取多个新第一样本数据输入初始量子神经网络中进行编码，得到编码后的数据，将编码后的数据映射到量子退火器的问题模型中进行量子退火操作，得到最优解，根据所述最优解对所述初始量子神经网络中的网络参数进行更新，得到更新后的网络参数，根据所述更新后的网络参数，得到更新后的初始量子神经网络； 从所述训练数据样本集中继续选取多个新第二样本数据输入所述更新后的初始量子神经网络进行预测，得到目标预测结果，基于所述目标预测结果，利用第一差异度量和第二差异度量计算出第一差异值和第二差异值，根据所述第一差异值和所述第二差异值，对所述更新后的初始量子神经网络中的网络参数进行更新，得到初始训练好的量子神经网络； 利用所述初始训练好的量子神经网络对选取的多个新第三样本数据进行预测，得到新预测结果，基于所述新预测结果和所述初始预测结果得到的偏差值，对所述初始训练好的量子神经网络进行更新，得到训练好的量子神经网络。

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