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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种智能干扰模型奖赏中毒防御、训练方法及系统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：CN116667966B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202310627124.1，技术领域涉及：H04K3/00；该发明授权一种智能干扰模型奖赏中毒防御、训练方法及系统是由许雨婷;岳克强;李文钧;赵金铎;梁嘉铠;甘智高;吕宝媛;何旗凯设计研发完成，并于2023-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能干扰模型奖赏中毒防御、训练方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种智能干扰模型奖赏中毒防御、训练方法及系统，包含一个具有发送方、接收方、干扰机的智能干扰通信系统；通过感知模块解析得到发送方和接收方的通信参数；通过奖赏中毒模块对干扰机获得的奖赏实施奖赏中毒攻击；通过双经验池结构分别存放干扰成功和干扰失败样；通过将奖赏中毒防御模块嵌入到智能干扰算法中，对奖赏中毒攻击进行防御，并同原始干扰算法同步训练；根据奖赏中毒防御模块得到的干净奖赏替代中毒奖赏，进行智能干扰算法的训练。从而使得原始智能干扰模型的性能不受奖赏中毒攻击的影响，提升智能通信的抗干扰能力。

本发明授权一种智能干扰模型奖赏中毒防御、训练方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种智能干扰模型奖赏中毒防御训练方法，其特征在于包括如下步骤： 步骤S1：构建包括发送方、接收方和干扰方的智能干扰通信系统； 步骤S2：获取发送方和接收方的通信参数； 步骤S3：对干扰方获得的奖赏实施奖赏中毒攻击； 步骤S4：获取干扰成功和干扰失败的样本； 步骤S5：构建基于深度神经网络的奖赏中毒防御网络，获取受奖赏中毒攻击后的中毒通信状态、中毒奖赏优化下的干扰动作，输出还原的干扰方的奖赏；基于受奖赏中毒攻击后的中毒通信状态、中毒奖赏优化下的干扰动作，构建防御框架，以最小化复原的干净奖赏和原始奖赏的差；基于防御网络输出和样本的干扰成功或干扰失败情况，构建防御网络损失函数； 具体包括如下步骤： 步骤S51：构建基于深度神经网络的奖赏中毒防御网络； 步骤S52：防御网络获取通信双方的通信状态和对应的干扰动作表示原始智能干扰模型受到奖赏中毒攻击后的中毒状态，表示在中毒奖赏优化下的策略； 步骤S53：训练前期，将对存放入经验池中作为训练的数据集，其中T表示状态转换标志，T表示为： 其中为执行干扰动作后，接收方的进入的状态，当T为0时表示接收方的状态发生了改变，表示干扰成功的样本，放入经验池D1中；当T为1时表示接收方的状态不变，表示干扰失败的样本，放入经验池D2中； 步骤S54：构建防御框架的数学模型为： 其中r表示原始干扰模型的奖赏； 步骤S55：防御网络的训练采用公式： loss_d＝-y*logT-1-y*log1-T 其中y为防御网络的预测输出，T为状态转换的标志，log为数学中的取对数符号； 步骤S56：训练回合数超过启动阈值5时，开始启动防御框架，将和输入防御网络，输出为复原的干净奖赏 步骤S6：使防御框架与防御网络结合，将还原的干净奖赏替代中毒奖赏，进行智能干扰的训练。

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