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龍圖騰網(wǎng)獲悉無錫容智技術(shù)有限公司;上海容智信息技術(shù)有限公司申請的專利一種基于多模態(tài)大模型的驗(yàn)證碼智能識別與交互方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120470578B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23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?zhí)?專利號為：202510947472.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F21/45；該發(fā)明授權(quán)一種基于多模態(tài)大模型的驗(yàn)證碼智能識別與交互方法是由柴亞團(tuán);彭艷設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-07-10向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于多模態(tài)大模型的驗(yàn)證碼智能識別與交互方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及信息安全技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于多模態(tài)大模型的驗(yàn)證碼智能識別與交互方法，該方法先采集多模態(tài)驗(yàn)證碼數(shù)據(jù)并標(biāo)注，接著對數(shù)據(jù)進(jìn)行跨模態(tài)對齊預(yù)處理，構(gòu)建多模態(tài)融合大模型，通過對抗生成網(wǎng)絡(luò)生成樣本訓(xùn)練模型。設(shè)計(jì)交互式反饋模塊調(diào)整驗(yàn)證碼難度，實(shí)時解析用戶響應(yīng)，構(gòu)建安全驗(yàn)證機(jī)制保障數(shù)據(jù)安全，部署增量學(xué)習(xí)模塊更新模型，實(shí)現(xiàn)跨平臺適配接口，還對識別結(jié)果進(jìn)行置信度評估和二次驗(yàn)證。本發(fā)明提高了驗(yàn)證碼識別準(zhǔn)確率與安全性，實(shí)現(xiàn)個性化交互，保障數(shù)據(jù)安全隱私，提升模型適應(yīng)性與擴(kuò)展性，增強(qiáng)驗(yàn)證可靠性，適用于多種需要身份驗(yàn)證的場景。

本發(fā)明授權(quán)一種基于多模態(tài)大模型的驗(yàn)證碼智能識別與交互方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于多模態(tài)大模型的驗(yàn)證碼智能識別與交互方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟： S1.采集多模態(tài)驗(yàn)證碼數(shù)據(jù)，包括圖像、音頻和文本模態(tài)的驗(yàn)證碼樣本，對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，區(qū)分驗(yàn)證碼類型及對應(yīng)的交互需求； S2.對采集的多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行跨模態(tài)對齊預(yù)處理，包括對圖像驗(yàn)證碼進(jìn)行邊緣增強(qiáng)和噪聲濾除，對音頻驗(yàn)證碼進(jìn)行聲譜圖轉(zhuǎn)換和降采樣，對文本驗(yàn)證碼進(jìn)行字符分割與語義編碼； S3.構(gòu)建多模態(tài)融合大模型，包括圖像特征提取網(wǎng)絡(luò)、音頻時序建模網(wǎng)絡(luò)和文本語義編碼網(wǎng)絡(luò)，通過跨模態(tài)注意力機(jī)制動態(tài)關(guān)聯(lián)不同模態(tài)的特征表示； S4.基于對抗生成網(wǎng)絡(luò)動態(tài)生成多樣化驗(yàn)證碼樣本，并與真實(shí)驗(yàn)證碼數(shù)據(jù)混合訓(xùn)練； S5.設(shè)計(jì)交互式反饋模塊，根據(jù)用戶輸入的多模態(tài)響應(yīng)動態(tài)調(diào)整驗(yàn)證碼難度，包括調(diào)整圖像復(fù)雜度、音頻語速或文本語義密度； S6.對用戶輸入的驗(yàn)證碼響應(yīng)進(jìn)行實(shí)時解析，采用多模態(tài)特征聯(lián)合解碼策略，將圖像關(guān)鍵區(qū)域、音頻關(guān)鍵幀和文本關(guān)鍵字符映射至統(tǒng)一語義空間； S7.構(gòu)建端到端的安全驗(yàn)證機(jī)制，對多模態(tài)交互過程進(jìn)行加密傳輸與動態(tài)令牌驗(yàn)證； S8.部署增量學(xué)習(xí)模塊，根據(jù)用戶交互日志和新型驗(yàn)證碼攻擊模式，實(shí)時更新多模態(tài)大模型的參數(shù)與對抗生成策略； 步驟S8具體包括： S801.對新型攻擊樣本進(jìn)行特征解構(gòu)，提取對抗性擾動模式； S802.基于知識蒸餾技術(shù)將增量學(xué)習(xí)參數(shù)壓縮至輕量化子網(wǎng)絡(luò)； S803.在模型更新過程中保留歷史數(shù)據(jù)的核心特征分布，避免災(zāi)難性遺忘； S9.實(shí)現(xiàn)跨平臺適配接口，支持移動終端、網(wǎng)頁端與物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的多模態(tài)驗(yàn)證碼輸入與響應(yīng)反饋； S10.對驗(yàn)證碼識別結(jié)果進(jìn)行置信度評估，當(dāng)置信度低于預(yù)設(shè)閾值時觸發(fā)多模態(tài)二次驗(yàn)證流程，包括補(bǔ)充圖像標(biāo)注、音頻復(fù)述或文本語義重組。

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