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本发明属于对抗机器学习技术领域，公开了一种基于样本预处理的低成本对抗样本防御方法及系统，包括：接收输入样本，调整样本大小；对样本进行切割处理，剔除部分干扰区域；使用图像放缩模块来处理切割模块处理完的样本；对放缩后的样本进行像素值统一化操作；对处理完的样本进行图像放缩操作，将尺寸放缩到模型识别干净样本时可获得的最佳样本准确率的样本尺寸；将处理后的样本输入目标模型，通过评价指标来评价算法防御能力。本发明的核心是图像中非重要信息切割、部分像素值统一化和图像放缩三个模块，均是简单的图像处理操作，满足低成本的要求，通过这三个模块的组合式使用可以达到满足不同防御需求所需的动态防御效果。

本发明公开了一种检验预处理装置及预处理方法，其中检验预处理装置包括：载台；处理单元，设置在所述载台上，具有一用于待检验试剂反应的容腔；超声振动单元，设置在载台上，对处理单元内的试剂进行超声振动；搅拌单元，用于搅拌处理单元内的试剂；加样与取样单元，用于向处理单元内添加实验样品和用于从处理单元内取出实验样品。本发明可实现药品检验预处理过程中的手工投料和手工取样、超声、搅拌、控温、浸泡、静置取上清液、萃取、氮吹、温度监测和预警、避光、精密加样、精密取样、自动润洗、自动清洗等多种功能,部分功能也适用于食品、保健品、化妆品的检验预处理。本发明可极大地提高药品检验的效率。