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龍圖騰網獲悉騰訊科技(深圳)有限公司申請的專利圖像攻擊檢測、圖像攻擊檢測模型訓練方法和裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN113762249B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202110431153.1，技術領域涉及：G06V10/25；該發明授權圖像攻擊檢測、圖像攻擊檢測模型訓練方法和裝置是由李博;徐江河;吳雙;丁守鴻;李季檁設計研發完成，并于2021-04-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本圖像攻擊檢測、圖像攻擊檢測模型訓練方法和裝置在說明書摘要公布了：本申請涉及一種圖像攻擊檢測方法、裝置、計算機設備和存儲介質。所述方法包括：獲取待檢測圖像，基于待檢測圖像進行全局分類識別，得到全局分類識別結果；基于待檢測圖像隨機進行局部圖像提取，得到目標數量的局部圖像，目標數量是根據待檢測圖像對應的參考圖像的防御率計算得到的；基于目標數量的局部圖像分別進行局部分類識別，得到各個局部分類識別結果，將各個局部分類識別結果進行融合，得到目標分類識別結果；基于目標分類識別結果和全局識別結果檢測識別結果的一致性，當目標分類識別結果和全局分類識別結果不一致時，判別待檢測圖像為攻擊圖像。采用本方法能夠提高圖像攻擊檢測的準確性，減少安全隱患。

本發明授權圖像攻擊檢測、圖像攻擊檢測模型訓練方法和裝置在權利要求書中公布了：1.一種圖像攻擊檢測方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取待檢測圖像，基于所述待檢測圖像進行全局分類識別，得到全局分類識別結果； 基于所述待檢測圖像隨機進行局部圖像提取，得到目標數量的局部圖像，所述目標數量是根據所述待檢測圖像對應的參考圖像的防御率計算得到的，所述參考圖像的防御率用于表征所述參考圖像受到圖像攻擊時的防御度，所述參考圖像的防御率包括基于目標局部圖像的提取下限數量、參考局部圖像提取數量和目標局部圖像比重參數進行二項分布加和計算得到的防御率，所述目標局部圖像的提取下限數量用于表征攻擊圖像在攻擊成功時至少要改變的局部分類識別結果的數量，所述目標局部圖像比重參數用于表征圖像提取時提取到目標局部圖像的可能性； 基于所述目標數量的局部圖像分別進行局部分類識別，得到各個局部分類識別結果，將所述各個局部分類識別結果進行融合，得到目標分類識別結果； 基于所述目標分類識別結果和所述全局分類識別結果檢測識別結果的一致性，當所述目標分類識別結果和所述全局分類識別結果不一致時，判別所述待檢測圖像為攻擊圖像。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人騰訊科技(深圳)有限公司，其通訊地址為：518000 廣東省深圳市南山區高新區科技中一路騰訊大廈35層；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。