用于低资源安全设备的多模态对抗处理方法及装置、电子设备、可读介质与流程

本发明公开的实施例涉及计算机，具体涉及用于低资源安全设备的多模态对抗处理方法及装置、电子设备和计算机可读介质。

背景技术：

1、目前，随着人工智能的不断发展，智能园区（例如，物流园区）中的智能化设备（例如，无人叉车等）的部署成为当前主要发展方向之一。对于无人叉车的异常处理，通常采用的方式为：利用无人叉车所部署的异常处理模块（即，部署有基于多信源数据的异常检测模型的模块），对无人叉车出现的异常问题处理。

2、然而，当采用所述方式，经常会存在如下技术问题：

3、针对无人叉车的异常检测和异常处理，需要实时将多信源数据发送至异常处理模块，导致存在较多的数据通信操作，会在出现异常状况时，影响异常问题的处理，在运动过程中受到信源异常攻击时不能进行及时处理。

技术实现思路

1、本发明的目的是解决以上背景技术部分提到的技术问题中的一项或多项，提供一种用于低资源安全设备的多模态对抗处理方法及装置、电子设备和计算机可读介质。本发明公开的用于低资源安全设备的多模态对抗处理方法，通过无人叉车对应设置的两层级的安全异常检测方法，可以实现多模态下的异常信源数据的有效对抗，以避免无人叉车在运动过程中受到信源异常攻击。

2、第一方面，本发明公开一种用于低资源安全设备的多模态对抗处理方法，包括：

3、根据在非极端环境下多个低资源安全设备在目标时间下获取到多模态的实时多源数据，确定是否存在信源受到异常攻击，其中，每个低资源安全设备为支持在对应信源下进行安全检测的低资源的信源处理传感器，设于无人叉车上；

4、确定存在至少一个信源受到异常攻击时，利用所述无人叉车对应的多源异常攻击检测模型，根据所述至少一个信源和所述实时多源数据，生成异常攻击检测信息；

5、基于所述异常攻击检测信息表征存在异常攻击时，对于所述无人叉车，执行控制步骤：确定所述无人叉车在当前园区环境下的园区位置；基于所述园区位置支持目标时长内进行停留，控制所述无人叉车停止进行运动；将所述实时多源数据、异常攻击检测信息和所述无人叉车对应的停留信息打包成证据文件上传至园区智能平台，以获取攻击处理响应信息；根据所述攻击处理响应信息，控制所述无人叉车进行运动。

6、第二方面，本发明公开一种用于低资源安全设备的多模态对抗处理装置，包括：

7、确定单元，被配置成根据在非极端环境下多个低资源安全设备在目标时间下获取到多模态的实时多源数据，确定是否存在信源受到异常攻击，其中，每个低资源安全设备为支持在对应信源下进行安全检测的低资源的信源处理传感器，设于无人叉车上；

8、生成单元，被配置成确定存在至少一个信源受到异常攻击时，利用所述无人叉车对应的多源异常攻击检测模型，根据所述至少一个信源和所述实时多源数据，生成异常攻击检测信息；

9、执行单元，被配置成基于所述异常攻击检测信息表征存在异常攻击时，针对所述无人叉车，执行控制步骤：确定所述无人叉车在当前园区环境下的园区位置；基于所述园区位置支持目标时长内进行停留，控制所述无人叉车停止进行运动；将所述实时多源数据、异常攻击检测信息和所述无人叉车对应的停留信息打包成证据文件上传至园区智能平台，以获取攻击处理响应信息；根据所述攻击处理响应信息，控制所述无人叉车进行运动。

10、第三方面，本发明公开一种电子设备，包括一个或多个处理器、存储装置，存储装置上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如第一方面中任一项所述的多模态对抗处理方法。

11、第四方面，本发明公开一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中，计算机程序被处理器执行时实现如第一方面中任一项所述的多模态对抗处理方法。

12、本发明公开的用于低资源安全设备的多模态对抗处理方法，首先，根据在非极端环境下多个低资源安全设备在目标时间下获取到多模态的实时多源数据，确定是否存在信源受到异常攻击，其中，每个低资源安全设备为支持在对应信源下进行安全检测的低资源的信源处理传感器，设于无人叉车上。在这里，通过针对无人叉车设置多个低资源安全设备，可以实现对应各个信源下第一层次下的安全异常检测，以在某一信源出现异常攻击时，可以及时进行攻击对抗以进行异常处理，无需时时将多个信源的信源数据发送至对应异常处理模块进行实时检测。

13、然后，确定存在至少一个信源受到异常攻击时，利用所述无人叉车对应的多源异常攻击检测模型，根据所述至少一个信源和所述实时多源数据，可以准确地生成异常攻击检测信息。综上，在各个低资源安全设备检测出对应各个信源出现异常攻击时，通过多源异常攻击检测模型，可以综合当前各个信源的信源数据，以实现异常攻击的精准检测。由此，通过低资源安全设备的信源攻击检测以及多源异常攻击检测模型进行多信源总体攻击检测，可以实现两层级的安全防护和异常及时处理。

14、最后，基于所述异常攻击检测信息表征存在异常攻击时，对于所述无人叉车，执行控制步骤：确定所述无人叉车在当前园区环境下的园区位置；基于所述园区位置支持目标时长内进行停留，控制所述无人叉车停止进行运动；将所述实时多源数据、异常攻击检测信息和所述无人叉车对应的停留信息打包成证据文件上传至园区智能平台，以获取攻击处理响应信息；根据所述攻击处理响应信息，控制所述无人叉车进行运动。在这里，通过执行相关的控制步骤，以避免无人叉车在受到攻击时避免无人叉车行为异常出现园区财产损失。除此之外，通过利用园区智能平台，以利用目标园区所具备的智能化决策能力，实现攻击处理响应信息的精准生成，以实现无人叉车的异常问题的高效处理。

15、综上，通过无人叉车对应设置的两层级的安全异常检测方法，可以实现多模态下的异常信源数据的有效对抗，以避免无人叉车在运动过程中受到信源异常攻击。

1.用于低资源安全设备的多模态对抗处理方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述用于低资源安全设备的多模态对抗处理方法，其特征在于，所述利用所述无人叉车对应的多源异常攻击检测模型，根据所述至少一个信源和所述实时多源数据，生成异常攻击检测信息，包括：

3.根据权利要求2所述用于低资源安全设备的多模态对抗处理方法，其特征在于，所述根据得到的至少一个初步确定信息、所述至少一个信源和所述实时多源数据，利用所述无人叉车对应的多源异常攻击检测模型，生成异常攻击检测信息，包括：

4.根据权利要求1所述用于低资源安全设备的多模态对抗处理方法，其特征在于，所述实时多源数据包括多个信源对应的多个信源数据；

5.根据权利要求1所述用于低资源安全设备的多模态对抗处理方法，其特征在于，所述多源异常攻击检测模型包括多个轻量级的信源特征处理层、多个轻量级的信源特征交叉层、轻量级的中间特征处理层和异常攻击检测信息输出层；

6.根据权利要求5所述用于低资源安全设备的多模态对抗处理方法，其特征在于，所述第二对抗训练数据集中的第二对抗训练数据包括多个信源对应的多个信源数据和异常攻击检测标签；

7.根据权利要求6所述用于低资源安全设备的多模态对抗处理方法，其特征在于，所述根据所述第一初始攻击检测信息和对应的异常攻击检测标签，确定初步多源异常攻击检测模型是否训练结束，包括：

8.用于低资源安全设备的多模态对抗处理装置，其特征在于，包括：

9.电子设备，其特征在于，包括：一个或多个处理器、存储装置；存储装置上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一项所述的多模态对抗处理方法。

10.计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，其中，计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的多模态对抗处理方法。