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龙图腾网获悉支付宝(杭州)信息技术有限公司申请的专利攻击对象检测方法及装置、介质、设备及产品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：CN115482590B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202210996348.5，技术领域涉及：G06V40/40；该发明授权攻击对象检测方法及装置、介质、设备及产品是由曹佳炯;丁菁汀设计研发完成，并于2022-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本攻击对象检测方法及装置、介质、设备及产品在说明书摘要公布了：本说明书实施例提供一种攻击对象检测方法、攻击对象检测装置、计算机可读存储介质、电子设备以及计算机程序产品，该方法包括：获取关于待检测对象的至少一种图像类型的待测图像，其中，对于每一种图像类型设置有对应的预测模型。将目标待测图像输入至与其类型相对应的预测模型记作，目标预测模型，以预测目标待测图像为攻击对象的概率记作，目标攻击概率，还预测关于上述目标攻击概率的置信度记作，目标置信度。其中，上述目标置信度用于确定是否对上述目标待测图像进行筛除处理，从而实现对待检测图像的筛选处理。进一步地，根据经过筛选处理之后剩余的待测图像所对应的攻击概率，来确定对所述待检测对象的检测结果。

本发明授权攻击对象检测方法及装置、介质、设备及产品在权利要求书中公布了：1.一种攻击对象检测方法，其中，所述方法包括： 获取关于待检测对象的至少一种图像类型的待测图像； 基于目标预测模型，获取关于目标待测图像的目标攻击概率，以及获取关于所述目标攻击概率的目标置信度，其中，所述目标预测模型的训练样本图像的图像类型与所述目标待测图像的图像类型一致，所述目标攻击概率表示所述目标待测图像为攻击对象的概率； 根据所述目标置信度确定是否对所述目标待测图像进行筛除处理； 根据经过所述筛除处理之后剩余的待测图像所对应的攻击概率，确定对所述待检测对象的检测结果； 在所述基于目标预测模型，获取关于目标待测图像的目标攻击概率之前，所述方法还包括： 获取目标图像类型的K个训练样本图像，并通过所述K个训练样本图像训练改进后的分类模型，得到所述目标图像类型对应的预测模型，K为正整数；所述改进后的分类模型包括：预测部分，所述预测部分包括：第一预测分支和第二预测分支； 所述通过所述K个训练样本图像训练改进后的分类模型，包括： 将第i个训练样本图像输入至所述改进后的分类模型，从所述第一预测分支输出第i攻击概率，以及从所述第二预测分支输出第i置信度，i取值为不大于K的正整数； 根据所述第i攻击概率、所述第i置信度以及所述第i个训练样本图像对应的标签，确定损失函数，并通过所述损失函数优化所述改进后的分类模型的模型参数，以训练所述改进后的分类模型。

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