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龙图腾网恭喜南京邮电大学申请的专利面向算力网络中恶意样本的检测和定位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：CN119848853B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202510324559.8，技术领域涉及：G06F21/56；该发明授权面向算力网络中恶意样本的检测和定位方法及系统是由孙天悦;闫静杰设计研发完成，并于2025-03-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向算力网络中恶意样本的检测和定位方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种面向算力网络中恶意样本的检测和定位方法及系统，包括以下步骤：基于层次细粒度网络对输入图像进行多分支特征提取，并将提取的特征拼接后输入多分支特征提取器生成多分辨率特征图；在生成最高分辨率特征图的分支末端设置定位模块，通过自注意机制和卷积层将特征图转换为全局特征映射，并生成掩码标识像素的真实性，同时通过度量学习构建真实像素和伪造像素之间的边界；使用伪造掩码捕捉被篡改或伪造区域的特征，并采用多层次路径预测机制分析不同伪造手段之间的依赖关系，分类不同的伪造手段。本发明基于层次细粒度网络对恶意样本进行深度检测和精准定位，识别恶意伪造的具体区域，同时确定恶意伪造的具体手段。

本发明授权面向算力网络中恶意样本的检测和定位方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向算力网络中恶意样本的检测和定位方法，其特征在于，包括以下步骤：S100、基于层次细粒度网络对输入图像进行多分支特征提取，包括在颜色块和频率块维度分别提取特征，并将提取的特征拼接后输入多分支特征提取器生成多分辨率特征图；S200、在生成最高分辨率特征图的分支末端设置定位模块，通过自注意机制和卷积层将特征图转换为全局特征映射，并生成掩码标识像素的真实性，同时通过度量学习构建真实像素和伪造像素之间的边界；通过度量学习构建真实像素和伪造像素之间的边界具体方法为：首先通过对训练集中真实图像的所有像素特征进行平均计算，得到一个参考中心c∈RD，RD表示实数空间中的D维向量，其中D对应于特征向量的维度，定义τ为边界，定义F′ij为最终掩模预测层的像素，则目标函数表示为： 其中，i表示像素所在的行号，取值范围从1到H；j表示图像所在的列号，取值范围从1到W；Mij表示图像第i行、第j列位置处的元素是否判定为真实或伪造，其取值为0或1，其中1表示像素被判定为真实，0表示像素被判定为伪造；当某个像素被判定为真实时，该目标函数试图让其特征尽可能靠近参考中心c，当某个像素被判定为伪造时，该目标函数试图让其特征尽可能远离参考中心c；通过优化目标函数，提高模型区分真实像素和伪造像素之间的边界的能力；S300、使用伪造掩码捕捉被篡改或伪造区域的特征，并采用多层次路径预测机制分析不同伪造手段之间的依赖关系，分类不同的伪造手段。

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