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龙图腾网获悉北京经纬信息技术有限公司;中铁程科技有限责任公司;中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所申请的专利基于增量学习的对抗样本检测方法、系统及设备和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：CN116029388B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202211425040.1，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权基于增量学习的对抗样本检测方法、系统及设备和介质是由随玉腾;单杏花;阎志远;戴琳琳;景辉;李贝贝;衣帅;袁枫;张世平;苗凡;王智为;李杨;吕占民;孙华龙;宋春晓设计研发完成，并于2022-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于增量学习的对抗样本检测方法、系统及设备和介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于增量学习的对抗样本检测方法，包括：对抗样本检测模型训练步骤：收集正常业务样本数据集，采用多种对抗攻击方式攻击正常业务样本数据集，生成多种类型的对抗样本，训练出基于增量学习的对抗样本检测模型；已知攻击对抗样本检测步骤：基于增量学习的对抗样本检测模型，对已知攻击类型的对抗样本进行初步过滤检测；未知攻击对抗样本检测步骤：针对未知类型的对抗攻击样本的特征，随机采用相似度比对判断方法，或采用对抗样本距离模型决策方法，输出检测结果大于阈值的原始样本为正常样本；检测结果小于阈值的原始样本为未知类型对抗样本，实现基于增量模型对抗样本的检测。本申请还公开了一种基于增量学习的对抗样本检测系统。

本发明授权基于增量学习的对抗样本检测方法、系统及设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种基于增量学习的对抗样本检测方法，其特征在于，应用于图像领域，所述对抗样本是在正常图像上添加扰动得到的样本，包括： 对抗样本检测模型训练步骤：收集正常业务样本数据集，采用多种攻击方式攻击所述正常业务样本数据集，生成多种类型的对抗样本，训练出基于增量学习的对抗样本检测模型； 已知攻击对抗样本检测步骤：基于所述基于增量学习的对抗样本检测模型，对已知攻击类型的对抗样本进行初步过滤检测； 未知攻击对抗样本检测步骤：针对未知类型的对抗攻击样本的特征，随机采用相似度比对判断方法，或采用对抗样本距离模型决策方法，输出未知类型的对抗攻击样本的检测结果，所述检测结果分别与预定阈值进行比较判断，所述检测结果大于阈值的原始样本为正常样本；所述检测结果小于阈值的原始样本为未知类型对抗样本，实现基于增量学习的对抗样本检测； 所述未知攻击对抗样本检测步骤包括： 相似度比对判断步骤：对原始样本进行修改，使用同一模型对修改前后的所述原始样本分别进行推理，判断输出结果的相似度，所述相似度大于预设阈值的原始样本为正常样本，所述相似度小于预设阈值的原始样本为所述未知类型对抗样本； 所述未知攻击对抗样本检测步骤还包括： 对抗样本距离模型决策步骤：对输入的所述原始样本使用迭代对抗攻击方式，使其向对抗样本距离模型的决策边界进行移动，当移动迭代次数小于预设次数，则所述原始样本为所述未知类型对抗样本。

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北京经纬信息技术有限公司;中铁程科技有限责任公司;中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所，其通讯地址为：100041 北京市海淀区大柳树路2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”。

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