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龙图腾网获悉北京国家金融科技风险监控中心有限公司申请的专利多模态投毒攻击防御方法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：CN120602128B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202510681833.7，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权多模态投毒攻击防御方法和系统是由张诚;但孝磊;贾铮;邹世斌;范贵甫;郭晓兵;王毅;于鸽;邓霄;张彦彦;杨子砚;李瑞静;黄奕博;陈钢;张亮轩;李萍;付扬;竹思佳;张芷若;陶丽雯;杨帆;胡曦翔;刘晓丽;张羽;王晓炜;李霄;王抒悦;牛滢祎设计研发完成，并于2025-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本多模态投毒攻击防御方法和系统在说明书摘要公布了：本发明的实施例提供了一种多模态投毒攻击防御方法和系统，其中，多模态投毒攻击防御方法包括：获取预处理数据集；确定对应于预处理数据集的融合特征；对融合特征进行特征重构，确定重构特征；对重构特征进行质量评估，确定融合特征置信度；获取历史攻击样本；将历史攻击样本和预处理数据集输入至生成对抗网络中，确定攻击模式匹配置信度；根据融合特征置信度和攻击模式匹配置信度确定安全置信度参数；根据安全置信度参数触发防御动作。通过本发明的方案，根据融合特征置信度和攻击模式匹配置信度确定安全置信度的方式，实现了全面性防御和动态适应性的平衡，提高银行业务系统的安全性。

本发明授权多模态投毒攻击防御方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种多模态投毒攻击防御方法，其特征在于，包括： 获取预处理数据集； 确定对应于所述预处理数据集的融合特征； 对所述融合特征进行特征重构，确定重构特征； 对所述重构特征进行质量评估，确定融合特征置信度； 获取历史攻击样本； 将所述历史攻击样本和所述预处理数据集输入至生成对抗网络中，确定攻击模式匹配置信度； 根据所述融合特征置信度和所述攻击模式匹配置信度确定安全置信度参数； 根据所述安全置信度参数触发防御动作； 其中，所述确定对应于所述预处理数据集的融合特征，包括： 获取学习参数矩阵； 根据所述学习参数矩阵确定对应于所述预处理数据集的特征矩阵； 对所述特征矩阵进行多头注意力机制计算，确定融合特征； 所述确定攻击模式匹配置信度，包括： 通过所述生成对抗网络中的生成器接收历史攻击样本； 根据所述历史攻击样本生成投毒攻击样本； 通过所述生成对抗网络中的判别器使用双分支网络架构处理模态特征，所述双分支网络架构包括对应于所述预处理数据集的第一分支和对应于所述投毒攻击样本的第二分支； 根据所述第一分支确定用户特征查询矩阵； 根据所述第二分支确定投毒攻击样本特征键值矩阵和投毒攻击样本特征值矩阵； 根据所述用户特征查询矩阵、所述投毒攻击样本特征键值矩阵和所述投毒攻击样本特征值矩阵确定跨模态注意力参数； 根据所述跨模态注意力参数确定攻击模式匹配置信度； 其中，所述学习参数矩阵包括：查询权重矩阵、键权重矩阵以及值权重矩阵，权重矩阵将多个所述模态特征映射到不同的语义空间，所述权重矩阵的初始值在训练过程中随机初始化。

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北京国家金融科技风险监控中心有限公司，其通讯地址为：100032 北京市西城区西外大街136号2层1-14-2118；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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