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龙图腾网获悉中国人民解放军战略支援部队信息工程大学申请的专利一种基于随机和冗余机制的对抗样本检测方法及装置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：CN115689942B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202211439917.2，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种基于随机和冗余机制的对抗样本检测方法及装置是由扈红超;路致平;霍树民;李舒意;王亚文;程国振;梁浩;刘文彦设计研发完成，并于2022-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于随机和冗余机制的对抗样本检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于随机和冗余机制的对抗样本检测方法及装置。该方法包括：随机对原始图像进行遮掩，根据遮掩后的剩余像素信息进行图像重建；重复上一步骤直至满足设定的重建次数N；将原始图像和N个重建图像输入至目标人工智能模型进行预测；判断N个重建图像的预测标签的不一致个数是否超过第一设定阈值，若是，则标记为对抗样本；反之，则继续执行下一步骤；计算N个重建图像属于各类标签时的预测概率平均值；若所有的预测概率平均值中的最大值低于第二设定阈值，则标记为对抗样本；反之，则继续执行下一步骤；判断N个重建图像的平均预测标签与原始图像的预测标签是否一致，若否则标记为对抗样本；反之，将原始图像标记为良性样本。

本发明授权一种基于随机和冗余机制的对抗样本检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于随机和冗余机制的对抗样本检测方法，其特征在于，包括： 步骤1：按照设定遮掩比例随机对原始图像的像素块进行遮掩，并根据遮掩后的剩余像素信息进行图像重建； 步骤2：重复步骤1直至满足设定的重建次数N，得到N个重建图像； 步骤3：将原始图像和N个重建图像输入至目标人工智能模型进行预测，得到原始图像的预测结果和N个重建图像的预测结果，每个预测结果均保留所有类标签的预测概率，其中，最大预测概率对应的类标签为预测标签； 步骤4：对N个重建图像的预测标签进行一致性比较，若预测标签的不一致个数超过第一设定阈值，则将原始图像直接标记为对抗样本；反之，则继续执行步骤5； 步骤5：针对每个类标签，计算N个重建图像属于各类标签时的预测概率平均值；若所有的预测概率平均值中的最大值低于第二设定阈值，则将原始图像标记为对抗样本；反之，则继续执行步骤6； 步骤6：将N个重建图像的平均预测标签与原始图像的预测标签进行一致性比较，若不一致，则将原始图像标记为对抗样本；反之，将原始图像标记为良性样本；其中，所有的预测概率平均值中的最大值对应的类标签为平均预测标签。

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中国人民解放军战略支援部队信息工程大学，其通讯地址为：450000 河南省郑州市高新区科学大道62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”。