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龙图腾网获悉无锡容智技术有限公司;上海容智信息技术有限公司申请的专利一种基于多模态大模型的验证码智能识别与交互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：CN120470578B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510947472.6，技术领域涉及：G06F21/45；该发明授权一种基于多模态大模型的验证码智能识别与交互方法是由柴亚团;彭艳设计研发完成，并于2025-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态大模型的验证码智能识别与交互方法在说明书摘要公布了：本发明涉及信息安全技术领域，公开了一种基于多模态大模型的验证码智能识别与交互方法，该方法先采集多模态验证码数据并标注，接着对数据进行跨模态对齐预处理，构建多模态融合大模型，通过对抗生成网络生成样本训练模型。设计交互式反馈模块调整验证码难度，实时解析用户响应，构建安全验证机制保障数据安全，部署增量学习模块更新模型，实现跨平台适配接口，还对识别结果进行置信度评估和二次验证。本发明提高了验证码识别准确率与安全性，实现个性化交互，保障数据安全隐私，提升模型适应性与扩展性，增强验证可靠性，适用于多种需要身份验证的场景。

本发明授权一种基于多模态大模型的验证码智能识别与交互方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态大模型的验证码智能识别与交互方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1.采集多模态验证码数据，包括图像、音频和文本模态的验证码样本，对原始数据进行标注，区分验证码类型及对应的交互需求； S2.对采集的多模态数据进行跨模态对齐预处理，包括对图像验证码进行边缘增强和噪声滤除，对音频验证码进行声谱图转换和降采样，对文本验证码进行字符分割与语义编码； S3.构建多模态融合大模型，包括图像特征提取网络、音频时序建模网络和文本语义编码网络，通过跨模态注意力机制动态关联不同模态的特征表示； S4.基于对抗生成网络动态生成多样化验证码样本，并与真实验证码数据混合训练； S5.设计交互式反馈模块，根据用户输入的多模态响应动态调整验证码难度，包括调整图像复杂度、音频语速或文本语义密度； S6.对用户输入的验证码响应进行实时解析，采用多模态特征联合解码策略，将图像关键区域、音频关键帧和文本关键字符映射至统一语义空间； S7.构建端到端的安全验证机制，对多模态交互过程进行加密传输与动态令牌验证； S8.部署增量学习模块，根据用户交互日志和新型验证码攻击模式，实时更新多模态大模型的参数与对抗生成策略； 步骤S8具体包括： S801.对新型攻击样本进行特征解构，提取对抗性扰动模式； S802.基于知识蒸馏技术将增量学习参数压缩至轻量化子网络； S803.在模型更新过程中保留历史数据的核心特征分布，避免灾难性遗忘； S9.实现跨平台适配接口，支持移动终端、网页端与物联网设备的多模态验证码输入与响应反馈； S10.对验证码识别结果进行置信度评估，当置信度低于预设阈值时触发多模态二次验证流程，包括补充图像标注、音频复述或文本语义重组。

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