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龙图腾网恭喜南京信息工程大学申请的专利基于多模态语义的对抗样本检测方法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：CN119807752B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202510288856.1，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权基于多模态语义的对抗样本检测方法是由颜悦峰;王金伟;罗向阳设计研发完成，并于2025-03-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态语义的对抗样本检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于信息安全领域，公开一种基于多模态语义的对抗样本检测方法，构建并训练对抗样本检测网络，使用多种不同文本生成网络提取特征，生成互补的图像描述；然后使用文本语义编码器提取不同图像描述中的文本语义；最后使用文本耦合器将互补的文本语义进行耦合，使用视觉语义编码器对原始干净样本和对抗样本图像进行视觉语义提取，得到对应的干净特征对抗特征；使用异构语义对齐模块将文本语义和视觉语义在向量空间中高维映射并对齐；使用检测头来学习对齐后的视觉语义和文本语义的差异，最终检测出对抗样本。本发明联合视觉语义和文本语义，实现图像和语言间的异构语义对齐，采用多文本耦合器来整合多个互补语义，从而丰富了文本模态信息。

本发明授权基于多模态语义的对抗样本检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态语义的对抗样本检测方法，其特征在于，构建并训练对抗样本检测网络，将一组干净样本和对抗样本输入训练好的对抗样本检测网络，具体执行以下步骤：步骤1、使用多种不同文本生成网络提取特征，生成互补的图像描述；然后使用文本语义编码器提取不同图像描述中的文本语义；最后使用文本耦合器将互补的文本语义进行耦合，输出耦合后文本语义；详细过程如下：步骤1.1、使用三种文本生成网络从图像提取特征，生成具有互补语义的图像描述，具体公式如下所示： ；式中，是表示图像描述，为用于生成图像描述的文本生成网络，是训练集中的干净样本；步骤1.2、将步骤1.1所得三种图像描述输入基于CLIP的文本语义编码器，提取三个模态对应的文本特征向量，得到多视角的文本语义；步骤1.3、文本耦合器通过语义均值融合法将步骤1.2所得多视角的文本语义进行融合，并对融合后文本语义进行标记和规范化，得到最终耦合后文本语义；步骤2、使用基于ViT的视觉语义编码器对原始干净样本和对抗样本图像进行视觉语义提取，得到对应的干净特征对抗特征；步骤3、使用异构语义对齐模块将步骤1所得文本语义和步骤2所得视觉语义在向量空间中映射并对齐；步骤4、使用基于MLP结构的检测头来学习对齐后的视觉语义和文本语义的差异，最终检测出对抗样本。

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