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龍圖騰網(wǎng)獲悉河南嵩山實(shí)驗(yàn)室產(chǎn)業(yè)研究院有限公司洛陽(yáng)分公司申請(qǐng)的專利基于動(dòng)態(tài)異構(gòu)冗余架構(gòu)的內(nèi)生安全大模型推理系統(tǒng)及方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120258151B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510715883.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06N5/04；該發(fā)明授權(quán)基于動(dòng)態(tài)異構(gòu)冗余架構(gòu)的內(nèi)生安全大模型推理系統(tǒng)及方法是由李麗;宋華偉;李昊南;李鵬;鄭瑞;孫家星;胡楠設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-05-30向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于動(dòng)態(tài)異構(gòu)冗余架構(gòu)的內(nèi)生安全大模型推理系統(tǒng)及方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明屬于人工智能與信息安全交叉技術(shù)領(lǐng)域。公開(kāi)了一種基于動(dòng)態(tài)異構(gòu)冗余架構(gòu)的內(nèi)生安全大模型推理系統(tǒng)及方法，通過(guò)輸入預(yù)處理模塊對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理并提取多模態(tài)特征；差分隱私保護(hù)單元對(duì)統(tǒng)一輸入表示注入噪聲；模型執(zhí)行體池內(nèi)含多個(gè)功能等價(jià)但結(jié)構(gòu)異構(gòu)且經(jīng)過(guò)對(duì)抗訓(xùn)練的模型執(zhí)行體；動(dòng)態(tài)調(diào)度模塊根據(jù)輸入特征及系統(tǒng)資源狀態(tài)，選擇至少兩個(gè)異構(gòu)模型執(zhí)行體進(jìn)行并行推理；裁決模塊依據(jù)任務(wù)類型對(duì)并行推理結(jié)果進(jìn)行綜合評(píng)判，生成最終推理結(jié)果；異常監(jiān)測(cè)與響應(yīng)單元在推理全程監(jiān)測(cè)系統(tǒng)狀態(tài)及模型表現(xiàn)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理異常。本發(fā)明通過(guò)動(dòng)態(tài)異構(gòu)冗余架構(gòu)和內(nèi)生安全機(jī)制，能夠有效提升大模型推理過(guò)程的安全性、魯棒性、隱私保護(hù)能力和結(jié)果的可靠性。

本發(fā)明授權(quán)基于動(dòng)態(tài)異構(gòu)冗余架構(gòu)的內(nèi)生安全大模型推理系統(tǒng)及方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于動(dòng)態(tài)異構(gòu)冗余架構(gòu)的內(nèi)生安全大模型推理系統(tǒng)，其特征在于，包括： 輸入預(yù)處理模塊，接收待推理的輸入數(shù)據(jù)，對(duì)其進(jìn)行清洗和標(biāo)準(zhǔn)化處理，并提取多模態(tài)特征形成統(tǒng)一輸入表示；所述輸入預(yù)處理模塊對(duì)不同模態(tài)數(shù)據(jù)使用專用特征提取網(wǎng)絡(luò)，包括：對(duì)文本數(shù)據(jù)使用BERT模型提取特征，對(duì)圖像數(shù)據(jù)使用ResNet模型提取特征，對(duì)音頻數(shù)據(jù)使用Wav2Vec模型提取特征，對(duì)視頻數(shù)據(jù)使用VideoMAE模型提取特征，并將各模態(tài)特征融合形成統(tǒng)一輸入表示； 差分隱私保護(hù)單元，連接于所述輸入預(yù)處理模塊的輸出端，用于對(duì)所述統(tǒng)一輸入表示注入滿足預(yù)設(shè)差分隱私約束的噪聲，抑制隱私泄露； 模型執(zhí)行體池，包括多個(gè)功能等價(jià)但結(jié)構(gòu)異構(gòu)的模型執(zhí)行體，所述模型執(zhí)行體通過(guò)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)分別實(shí)現(xiàn)相同推理功能，且每一模型執(zhí)行體均經(jīng)過(guò)對(duì)抗訓(xùn)練以提升魯棒性；所述對(duì)抗訓(xùn)練通過(guò)在模型體訓(xùn)練過(guò)程中生成對(duì)抗樣本并將其加入訓(xùn)練集實(shí)現(xiàn)，所述對(duì)抗樣本的生成采用以下公式： ； 其中，是生成的對(duì)抗樣本，是原始輸入，是擾動(dòng)大小，是損失函數(shù)，?x表示對(duì)輸入的梯度； 動(dòng)態(tài)調(diào)度模塊，連接于所述差分隱私保護(hù)單元的輸出端，用于根據(jù)注入噪聲的所述統(tǒng)一輸入表示的特征以及實(shí)時(shí)系統(tǒng)資源狀態(tài)，從所述模型執(zhí)行體池中動(dòng)態(tài)選擇至少兩個(gè)結(jié)構(gòu)異構(gòu)的模型執(zhí)行體進(jìn)行并行推理； 裁決模塊，連接于所述模型執(zhí)行體池的輸出端，用于根據(jù)任務(wù)類型對(duì)所述至少兩個(gè)模型執(zhí)行體的并行推理輸出結(jié)果，采用預(yù)設(shè)的裁決邏輯進(jìn)行綜合評(píng)判，生成最終的推理結(jié)果； 異常監(jiān)測(cè)與響應(yīng)單元，與所述模型執(zhí)行體池和所述動(dòng)態(tài)調(diào)度模塊雙向通信，用于在推理全過(guò)程中，持續(xù)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)資源狀態(tài)、所選模型執(zhí)行體的置信度分布、運(yùn)行時(shí)延及輸入輸出一致性；當(dāng)檢測(cè)到任一模型執(zhí)行體推理置信度低于閾值和或運(yùn)行時(shí)延超過(guò)預(yù)設(shè)上限時(shí)，觸發(fā)異常響應(yīng)操作；所述異常監(jiān)測(cè)與響應(yīng)單元采用以下異常檢測(cè)規(guī)則： ； 其中，θ是置信度閾值，T是運(yùn)行時(shí)間閾值；當(dāng)檢測(cè)到異常時(shí)，觸發(fā)隔離可疑模型執(zhí)行體、動(dòng)態(tài)調(diào)整模型執(zhí)行體組合、重新分配推理任務(wù)、或向系統(tǒng)管理員發(fā)出告警； 輸出后處理模塊，連接于所述裁決模塊的輸出端，用于對(duì)最終推理結(jié)果進(jìn)行格式化或根據(jù)用戶指定標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行輸出處理。

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