发明专利已授权

一种基于图压缩的深度图分类模型防御方法

Name: 一种基于图压缩的深度图分类模型防御方法
Brand: 浙江工业大学
SKU: 202110659694X
Availability: InStock

📄 申请号：CN202110659694.X 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2021-06-11

公开号

CN113283540B

公开日

2024-03-26

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F18_2413

IPC 分类号

G06F18_2413 , G06N3_094 , G06N3_0495 , G06N3_0464 , G06N3_042 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法图神经网络对抗防御

应用场景

人工智能安全, 对抗样本防御, 图数据分类, 社交网络分析, 网络安全管理

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摘要

本发明涉及图科学技术领域，具体公开一种基于图压缩的深度图分类模型防御方法，包括以下步骤：(1)设计深度图分类模型，对干净样本与对抗样本的连边求梯度得到所有连边权重系数；(2计算干净/对抗样本的梯度‑传统连边重要性相似度；(3)选择传统连边重要性指标与对抗样本中的连边进行排序，提取对抗样本中的关键连边；(4)根据提取到的关键连边进行图压缩，并将压缩后的图样本重新输入深度图分类模型，输出压缩后的图分类准确率，实现深度图分类模型的防御过程。本发明利用图压缩方法保留图原始关键连边并滤除对抗扰动连边与非关键连边，实现对图分类的防御，防御成本更低；具有广泛的适用性。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN113283540B

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

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