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龙图腾网获悉武汉极意网络科技有限公司申请的专利基于对抗学习的验证码生成方法、系统、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：CN114840839B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202210578854.2，技术领域涉及：G06F21/36；该发明授权基于对抗学习的验证码生成方法、系统、设备及存储介质是由苏涛;谢强设计研发完成，并于2022-05-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于对抗学习的验证码生成方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于对抗学习的验证码生成方法、系统、设备及存储介质，方法包括：获取预设配置文件，根据预设配置文件抽取识别模型池中模型，并基于生成对抗网络构建训练模型组和验证模型组；根据预设配置文件和训练模型组构建生成模型；获取生成模型输出的对抗验证码，根据对抗验证码和验证模型组，计算对抗验证码被识别率；在被识别率小于预设阈值时，将生成模型确定为验证码模型用以生成验证码；通过将对抗样本技术应用于验证码生成场景中，从而大大增加了验证码的安全性。

本发明授权基于对抗学习的验证码生成方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于对抗学习的验证码生成方法，其特征在于，所述方法包括： 获取预设配置文件，根据所述预设配置文件抽取识别模型池中模型，并基于生成对抗网络构建训练模型组和验证模型组； 根据所述预设配置文件和所述训练模型组构建第一生成模型； 获取所述第一生成模型输出的对抗验证码，根据所述对抗验证码和所述验证模型组，计算对抗验证码被识别率； 在所述被识别率小于预设阈值时，将所述第一生成模型确定为第一验证码模型用以生成验证码； 基于所述第一验证码模型生成的验证码，统计至少一个目标用户的第一通过率和输入验证码的第一时间； 在所述第一通过率大于预设通过率阈值，以及所述第一时间小于预设输入时间的情况下，增加所述预设配置文件中的对抗干扰的最大L-p约束值，并基于所述训练模型组构建第二生成模型，得到第二验证码模型； 基于所述第二验证码模型生成的验证码，统计所述目标用户的第二通过率； 在所述第二通过率小于所述第一通过率的情况下，将所述目标用户标记为异常用户； 在所述目标用户为异常用户的情况下，将所述目标用户发送的访问请求转发至诱导系统，所述诱导系统中每个模块的访问都需要再次进行验证码验证； 基于所述目标用户对所述诱导系统中不同验证码的识别情况，对所述第二验证码模型进行更新，使得更新后的第二验证码模型用以生成验证码。

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武汉极意网络科技有限公司，其通讯地址为：430070 湖北省武汉市东湖开发区大学园路武汉大学科技园内兴业楼2单元2楼204室-020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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