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龙图腾网获悉上海视岳计算机科技有限公司申请的专利人工智能模型训练数据污染风险的自动化检测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：CN121119039B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511677517.9，技术领域涉及：G06N3/094；该发明授权人工智能模型训练数据污染风险的自动化检测装置是由滕景伟设计研发完成，并于2025-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本人工智能模型训练数据污染风险的自动化检测装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种人工智能模型训练数据污染风险的自动化检测装置，属于人工智能技术领域，包括：核心检测模块，由基于量子计算的文本污染检测单元、自适应异常数据识别单元和基于熵理论的数据分布验证单元组成；技术实现框架模块由多模态融合预处理管道、实时动态监测与智能预警系统以及深度强化学习驱动的事后防御与修复单元组成；装置主体结构由分布式并行计算架构、智能自适应调整模块以及多源数据融合与可视化界面组成。本发明实现了对人工智能模型训练数据污染风险的高效、精准、实时且全面的自动化检测与防御，显著提高了检测精度、处理效率、适应性和灵活性，提升了实时响应和预警能力及事后修复效果，优化了用户体验。

本发明授权人工智能模型训练数据污染风险的自动化检测装置在权利要求书中公布了：1.一种人工智能模型训练数据污染风险的自动化检测装置，其特征在于，包括： 核心检测模块，用于对训练数据进行污染风险检测，包括基于量子计算的文本污染检测单元、自适应异常数据识别单元和基于熵理论的数据分布验证单元；所述基于量子计算的文本污染检测单元包括： 量子比特编码子单元，用于将训练数据和测试集文本的字符、词汇信息映射为量子比特状态； 量子文本匹配算法子单元，用于通过量子门操作对量子比特进行并行计算，识别训练数据中与测试集完全相同或高度相同的文本片段； 量子语义分析模型子单元，基于量子神经网络，通过对文本语义的量子态编码和计算，识别与测试集语义相同的内容； 所述基于熵理论的数据分布验证单元包括： 数据集划分子单元，用于将训练数据集划分为多个子集； 熵值计算子单元，用于计算各子集的修正信息熵和子集间的加权互信息，修正信息熵计算公式为： ； 加权互信息的计算公式为： ； 式中，为第一数据子集；为第二数据子集；为第一数据子集中的第个元素，为元素在第一数据子集中出现的概率；为元素的污染敏感系数，其值基于该元素对应特征在历史污染事件中的影响程度自动生成；为第一数据子集和第二数据子集的原始互信息；为第一数据子集的污染风险指数，基于第一数据子集中已识别异常数据的比例计算；为第二数据子集的污染风险指数，计算方式与相同； 变分自编码器VAE子单元，用于对数据进行降维处理和重构，通过比较重构误差与正常数据重构误差范围识别潜在污染数据； 集成学习子单元，用于融合多个基于熵理论的数据分布验证模型结果； 技术实现框架模块，与所述核心检测模块连接，包括多模态融合预处理管道、实时动态监测与智能预警系统以及深度强化学习驱动的事后防御与修复单元；所述深度强化学习驱动的事后防御与修复单元包括： 智能对抗训练子单元，根据模型训练状态和数据污染情况自动生成对抗样本并注入训练过程； 策略调整子单元，通过与模型交互博弈调整对抗样本生成策略，提高模型对污染数据的鲁棒性； 区块链溯源子单元，用于记录数据采集、传输、存储和使用环节信息，实现污染源定位； 模型修复子单元，结合RONI方法和深度强化学习算法，通过参数调整、数据清洗或结构修改恢复模型性能； 装置主体结构，包括分布式并行计算架构、智能自适应调整模块以及多源数据融合与可视化界面，所述分布式并行计算架构用于实现大规模数据的并行处理，所述智能自适应调整模块用于实时优化装置运行参数，所述多源数据融合与可视化界面用于数据整合与结果展示。

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