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龙图腾网获悉南方电网科学研究院有限责任公司;中国南方电网有限责任公司申请的专利基于模型置信域的智能电网深度学习模型版权保护方法、装置和系统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：CN119249376B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202411475941.0，技术领域涉及：G06F21/10；该发明授权基于模型置信域的智能电网深度学习模型版权保护方法、装置和系统是由徐文倩;张喜铭;李鹏;蒋屹新;梁志宏;杨祎巍;杨秋勇;徐欢设计研发完成，并于2024-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于模型置信域的智能电网深度学习模型版权保护方法、装置和系统在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于模型置信域的智能电网深度学习模型版权保护方法、装置、系统、计算机可读存储介质和计算机程序产品。方法包括：获取智能电网深度模型集；针对智能电网深度模型集中的各模型，在专有数据集中搜索模型预测值与模型判别界限接近的特征数据样本，得到置信域特征点集；对置信域特征点集在模型判别界限上的梯度向量按照线性判别分析的方法进行降维，得到置信域特征点集的扰动向量；根据各模型对置信域特征点集与扰动向量结合前、后的预测标签变化，生成智能电网深度模型集对应的模型特征标识集；根据模型特征标识集对待训练的版权检测模型进行训练，得到预训练的版权检测模型。采用本方法能够提高模型版权侵犯攻击的检测准确率。

本发明授权基于模型置信域的智能电网深度学习模型版权保护方法、装置和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于模型置信域的智能电网深度学习模型版权保护方法，其特征在于，所述方法包括： 获取智能电网深度模型集；所述智能电网深度模型集包括目标版权保护模型，以及所述目标版权保护模型对应的目标风险模型和目标同态模型；所述目标风险模型为与所述目标版权保护模型存在智能电网数据集侵权问题的模型；所述目标同态模型为在相同问题域下对所述目标版权保护模型进行模拟得到的模型； 针对所述智能电网深度模型集中的各模型，在智能电网专有数据集中搜索相应的模型预测值与相应的模型判别界限之间的距离满足预设条件的特征数据样本，得到置信域特征点集；所述模型判别界限表征在模型对所述特征数据样本推理的梯度方向进行预设位移之内可以被预测为其他类型的区域； 确定所述置信域特征点集在所述模型判别界限上的梯度向量，并对获取的所述梯度向量按照线性判别分析的方法进行降维，将降维后的梯度向量作为所述置信域特征点集的扰动向量； 根据各所述模型对所述置信域特征点集与所述扰动向量结合前、后的预测标签变化，生成所述智能电网深度模型集对应的模型特征标识集； 根据所述模型特征标识集对待训练的版权检测模型进行训练，得到预训练的版权检测模型；所述预训练的版权检测模型用于检测待检测模型是否侵犯了所述目标版权保护模型的版权。

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南方电网科学研究院有限责任公司;中国南方电网有限责任公司，其通讯地址为：510663 广东省广州市萝岗区科学城科翔路11号J1栋3、4、5楼及J3栋3楼；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”。