发明专利已授权

面向图神经网络模型后门攻击的检测方法和装置

📄 申请号：CN202110598321.6 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2021-05-31

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

G06F21_55

IPC 分类号

G06F21_55 , G06K9_62 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法网络安全图神经网络

应用场景

人工智能安全, 深度学习模型安全, 网络安全防护, 图数据分析, 可信人工智能

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摘要

本发明公开了一种面向图神经网络模型后门攻击的检测方法和装置，包括：利用图数据对图神经网络模型进行训练，以优化图神经网络模型的参数；将图数据输入至参数优化的图神经网络模型中，计算图数据对应的损失函数，并对损失函数相对于图数据的邻接矩阵的反向求导以得到各连边对损失函数的重要程度值；依据重要程度值提取不同连边数的子图结构，并依据分类标签，将子图结构换分成与分类标签对应的多个子图库；针对每个子图库，依据子图结构之间的相似性计算子图结构的分布图；分析每个子图库对应的分布图中相似度值，依据相似度值的大小确定图神经网络模型是否被攻击。实现对图神经网络模型的后门攻击检测，来提高模型的安全性。

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

基于含长程连边的曼哈顿城市网络的路网交通流特性仿真方法

当前第 / 件

一种基于运动片元拼接的多角色人体运动合成方法

同领域国内专利 · IPC: (G06F21_55)

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