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龙图腾网获悉合肥高维数据技术有限公司申请的专利基于汉字结构的对抗网络训练方法及水印嵌入方法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：CN120472470B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510971568.6，技术领域涉及：G06V30/148；该发明授权基于汉字结构的对抗网络训练方法及水印嵌入方法是由范状状;张志翔;刘其开设计研发完成，并于2025-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于汉字结构的对抗网络训练方法及水印嵌入方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数字水印技术领域，尤其涉及一种基于汉字结构的对抗网络训练方法及水印嵌入方法。所述基于汉字结构的的对抗网络训练方法，将汉字拆解为独立部首部件，基于异体字库构建动态字形拓扑空间，通过结构化分解生成对抗网络，采用双通道生成器（拓扑重构器和语义编码器）自动生成合规字形变体，设计动态防御与对抗训练闭环机制，通过自适应攻击模拟引擎实时注入多种物理攻击和几何攻击，结合梯度脆弱性映射定位敏感区域，增加水印的鲁棒性。本发明可实现大规模字符集的高效水印嵌入、抗逆向工程破解的动态安全防护以及跨媒介攻击自适应的强鲁棒性。

本发明授权基于汉字结构的对抗网络训练方法及水印嵌入方法在权利要求书中公布了：1.一种基于汉字结构的对抗网络训练方法，其特征在于，包括： S11.对标准汉字字形a进行解析、像素级部首分割得到独立部首部件A； S12.获取所述独立部首部件A的数字化特征向量T1，所述数字化特征向量T1包括拓扑特征向量f1和语义特征向量s1； S13.预设的对抗网络包括生成器和判别器，将二进制水印序列W、所述拓扑特征向量f1、语义特征向量s1输入所述生成器得到所述标准汉字字形a的结构化特征向量； 将所述结构化特征向量、真实异体字数据集输入所述判别器得到结构层判别信号、语义层验证结果、对抗性真伪概率； S14.根据所述对抗性真伪概率得到所述标准汉字字形a的汉字变体字形； S15.对所述汉字变体字形进行解析、像素级部首分割得到独立部首部件B；计算水印特征区域与对抗噪声的梯度相关性，定位所述独立部首部件B接合部的高敏感区域； S16.预设阈值，对所述高敏感区域部署物理攻击和几何攻击，根据所述结构层判别信号是否满足所述阈值、所述语义层验证结果是否一致评估此轮攻击是否通过，直至所述对抗网络达到预设训练目标。

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