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龙图腾网获悉尚蝉(浙江)科技有限公司申请的专利基于模体的图网络的后门攻击防御方法、系统、终端和存储介质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：CN114742129B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202210253252.X，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权基于模体的图网络的后门攻击防御方法、系统、终端和存储介质是由纪守领;熊海洋;陈晋音;伍一鸣;蒲誉文;张旭鸿设计研发完成，并于2022-03-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于模体的图网络的后门攻击防御方法、系统、终端和存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于模体的图网络的后门攻击防御方法、系统、终端和存储介质，属于网络安全技术领域。通过获取目标图神经网络模型以及图训练集；从图训练集中随机取出部分图数据作为图数据子集；计算图训练集中每一类图数据中的模体分布情况，选择每一类图数据的触发模体，将触发模体嵌入到图数据子集中的其他类的图数据中，构成增强图数据集；将图数据子集中的原图与来自该原图的增强图作为一对正样本对，对图编码器进行训练；利用训练好的图编码器对实时图数据提取嵌入特征，将嵌入特征作为目标图神经网络模型的输入，得到输出结果。该方法能直接破坏攻击者插入在图中的触发器结构，导致它无法取得预先指定的结果，有效抵御后门攻击。

本发明授权基于模体的图网络的后门攻击防御方法、系统、终端和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于模体的图网络的后门攻击防御方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：获取目标图神经网络模型以及用于训练目标图神经网络模型的图训练集；所述的图训练集中的样本为化学分子结构，每一个分子结构对应类别标签；分子之中的原子用节点表示，两个原子之间如果存在化学键，则两者之间存在一条连边，图的结构信息用邻接矩阵A表示，特征信息用结构矩阵X表示； 步骤2：从图训练集中随机取出部分图数据作为图数据子集；计算图训练集中每一类图数据中的模体分布情况，模体是由节点和边构成的单元，是构成图的基本元素，通过确定模体的节点数和边数，即可得到多种模体的类型；选择每一类图数据中最具代表性的模体作为该类的触发模体，将触发模体嵌入到图数据子集中的其他类的图数据中，构成增强图数据集； 步骤3：将图数据子集中的原图与来自该原图的增强图作为一对正样本对，利用图编码器获取所有正样本对的嵌入特征，使用余弦相似度来计算一对正样本对的嵌入特征之间的相似度，利用标准化的温度尺度交叉熵损失计算交叉熵损失，根据正样本对的总损失对图编码器进行训练； 所述的图编码器采用双层GCN网络，用于获取图的嵌入特征，表示为： 其中，A表示图的邻接矩阵，X是图的结构矩阵，表示归一化后的邻接矩阵，σ为Relu激活函数，W0、W1分别是双层GCN网络中每一层的权重矩阵； 步骤4：实时获取真实的图数据，所述图数据为化学分子结构，利用训练好的图编码器对实时图数据提取嵌入特征，将嵌入特征作为目标图神经网络模型的输入，预测图数据的标签，目标图神经网络模型的输出结果能够有效抵御后门攻击。

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