国网江苏省电力有限公司信息通信分公司;国网江苏省电力有限公司;南京理工大学赵新建获国家专利权
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龙图腾网获悉国网江苏省电力有限公司信息通信分公司;国网江苏省电力有限公司;南京理工大学申请的专利一种对抗数据检测方法、装置、设备及存储介质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：CN119623571B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202411695601.9，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种对抗数据检测方法、装置、设备及存储介质是由赵新建;缪巍巍;丁一新;李千目;商林江;张颂;陈石;宋浒;窦昊翔;徐晨维;吴子成;沈力;孟顺梅;高鹏;练智超设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种对抗数据检测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种对抗数据检测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取用户的业务数据；将业务数据输入至预训练的基于轻量化的卷积神经网络模型，输出第一预测结果；基于轻量化的卷积神经网络模型部署在边缘设备；将业务数据输入至预训练的基于集成多个神经网络模型的预测模型中，输出第二预测结果；其中，基于轻量化的卷积神经网络模型和预测模型的训练数据集为设定数量的图像和字符及生成对应的对抗数据样本；预测模型部署在云计算平台中；任意两个神经网络模型的检测算法不同；基于第一预测结果与第二预测结果的比较结果，确定业务数据的类型。本发明通过在云端部署多种复杂的神经网络模型，利用云端的算力，实现对于对抗数据的检测防御效果。
本发明授权一种对抗数据检测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种对抗数据检测方法，其特征在于，所述方法由对抗数据检测系统执行，所述系统中包括边缘设备和云计算平台；包括： 获取用户的业务数据； 将所述业务数据输入至预训练的基于轻量化的卷积神经网络模型，输出第一预测结果；所述基于轻量化的卷积神经网络模型部署在所述边缘设备； 将所述业务数据输入至预训练的基于集成多个卷积神经网络模型的预测模型中，输出第二预测结果；其中，所述基于轻量化的卷积神经网络模型和预测模型的训练数据集为设定数量的图像和字符及生成对应的对抗数据样本；所述预测模型部署在所述云计算平台中；任意两个所述神经网络模型的检测算法不同； 基于所述第一预测结果与所述第二预测结果的比较结果，确定所述业务数据的类型；所述业务数据的类型包括正常数据或对抗数据。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国网江苏省电力有限公司信息通信分公司;国网江苏省电力有限公司;南京理工大学，其通讯地址为：210024 江苏省南京市鼓楼区北京西路20号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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