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龙图腾网获悉江南信安(北京)科技有限公司申请的专利一种防止深度学习模型被攻击的方法、装置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：CN118799165B 。

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：202411030409.8，技术领域涉及：G06T1/40；该发明授权一种防止深度学习模型被攻击的方法、装置及存储介质是由王潇;李海亮;王彤设计研发完成，并于2024-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种防止深度学习模型被攻击的方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种防止深度学习模型被攻击的方法、装置及介质。其中，方法包括：获取待检测的深度学习模型运行时所处的计算设备的图形处理单元GPU的参数数据；将所述图形处理单元的参数数据输入至预先训练的用于确定深度学习模型的类型的分类模型中，输出所述待检测的深度学习模型的类型；以及根据所述待检测的深度学习模型的类型，从多个防御方式中选择用于所述待检测的深度学习模型的防御方法，以防止深度学习模型被攻击。

本发明授权一种防止深度学习模型被攻击的方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种防止深度学习模型被攻击的方法，其特征在于，包括： 获取待检测的深度学习模型运行时所处的计算设备的图形处理单元GPU的参数数据； 将所述图形处理单元的参数数据输入至预先训练的用于确定深度学习模型的类型的分类模型中，输出所述待检测的深度学习模型的类型；以及 根据所述待检测的深度学习模型的类型，从多个防御方式中选择用于所述待检测的深度学习模型的防御方法，以防止深度学习模型被攻击； 还包括，对用于确定深度学习模型的类型的分类模型进行预先训练；包括： 在预先布置的终端设备上运行不同类型的深度学习模型； 通过所述终端设备获取不同类型的深度学习模型运行时的GPU状态的数据交换格式文件并转换成CSV文件，从CSV文件中获取与不同类型的深度学习模型相关联的GPU参数数据和对GPU参数数据进行标注所获得的数据标签， 将与不同类型的深度学习模型相关联的GPU参数数据和对GPU参数数据进行标注所获得的数据标签，输入至增强LSTM模型中进行训练，确定所述用于确定深度学习模型的类型的分类模型， 其中，所述增强LSTM模型中对输入xt做增强处理xt＝xt+xt-1，对细胞状态ct-1做增强处理ct-1＝ct-1+ct-2， 其中，t、t-1和t-2为时间步，时间步t-1为与时间步t相邻的前一个时间步，时间步t-2为与时间步t-1相邻的前一个时间步； 增强LSTM模型的数据处理包括： 更新时间步t时增强的LSTM隐藏单元的第一输入值xt； 基于时间步t时增强的LSTM隐藏单元的第一输入值xt，时间步t-1时增强的LSTM隐藏单元的隐藏状态值ht-1和时间步t-1时增强的LSTM隐藏单元的细胞状态值ct-1，确定时间步t时增强的LSTM隐藏单元的遗忘值ft； 基于时间步t时增强的LSTM隐藏单元的第一输入值xt，时间步t-1时增强的LSTM隐藏单元的隐藏状态值ht-1和时间步t-1时增强的LSTM隐藏单元的细胞状态值ct-1，确定时间步t时增强的LSTM隐藏单元的第二输入值it； 基于时间步t时增强的LSTM隐藏单元的第一输入值xt和时间步t-1时增强的LSTM隐藏单元的隐藏状态值ht-1，确定时间步t时增强的LSTM隐藏单元的候选细胞状态值 基于时间步t-1时增强的LSTM隐藏单元的细胞状态值ct-1、时间步t时增强的LSTM隐藏单元的遗忘值ft、时间步t时增强的LSTM隐藏单元的候选细胞状态值和时间步t时增强的LSTM隐藏单元的第二输入值it，确定时间步t时增强的LSTM隐藏单元的细胞状态值ct； 时间步t时增强的LSTM隐藏单元的细胞状态值ct和时间步t-1时增强的LSTM隐藏单元的细胞状态值ct-1相加的得到，更新后的时间步t时增强的LSTM隐藏单元的细胞状态值ct，ct＝ct+ct-1； 基于时间步t时增强的LSTM隐藏单元的第一输入值xt，时间步t-1时增强的LSTM隐藏单元的隐藏状态ht-1和时间步t时增强的LSTM隐藏单元的细胞状态值ct，确定时间步t时增强的LSTM隐藏单元的输出值ot； 基于时间步t时增强的LSTM隐藏单元的细胞状态值ct和时间步t时增强的LSTM隐藏单元的输出值ot，确定时间步t时增强的LSTM隐藏单元的隐藏状态值ht。

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