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龙图腾网获悉青岛大学申请的专利一种具有隐私性保护的图注意力网络推理方法及系统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：CN117131942B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202311177802.5，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种具有隐私性保护的图注意力网络推理方法及系统是由于佳;高琛;郝蓉设计研发完成，并于2023-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种具有隐私性保护的图注意力网络推理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种具有隐私性保护的图注意力网络推理方法及系统，应用于图注意力网络，具有三个云服务器，步骤包括S101：获取加密数据持有者的图数据和模型持有者训练好的图注意力网络模型，并发送给三个云服务器；S102：通过安全特征更新协议，使三个云服务器获得每个节点真实邻居的特征向量的秘密份额；S103：利用秘密份额，进行非线性函数的安全计算；S104：利用每个所述节点的秘密共享形式的度完成归一化注意力系数的安全计算，进行隐私保护图注意力网络推理。本方案可以解决现有技术中难以在完成图注意力网络推理服务的同时保护图数据和训练好的模型的隐私的技术问题。

本发明授权一种具有隐私性保护的图注意力网络推理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种具有隐私性保护的图注意力网络推理方法，应用于图注意力网络，包括三个云服务器，其特征在于， S101：获取加密数据持有者的图数据和模型持有者训练好的图注意力网络模型，并发送给所述三个云服务器； S102：通过安全特征更新协议，使所述三个云服务器获得每个节点真实邻居的特征向量的算术秘密份额； 所述S102具体包括： S1021：将所述节点的邻接矩阵和最高有效位通过所述安全特征更新协议，获得第五算术秘密份额； 所述S1021具体包括： S10211：判断目标节点是否为所述节点的邻居，并将非邻居节点的特征向量更新为零向量； S10212：将所述最高有效位通过最高位的安全提取协议，获取布尔秘密份额； S10213：将所述布尔秘密份额通过安全B2A协议，转换为所述第五算术秘密份额； S1022：通过所述第五算术秘密份额与所述节点的特征向量的算术秘密份额，完成特征更新； S103：利用所述算术秘密份额，进行非线性函数的安全计算； 所述S103具体包括： S1031：非线性函数LeakyReLU和非线性函数ELU获取所述布尔秘密份额和所述第五算术秘密份额，所述三个云服务器进行本地计算后，输出安全乘法结构； S1032：非线性函数Softmax获取安全指数运算结果，所述三个云服务器对所述安全指数运算结果的算术份额进行本地加法以重构加法结果，将所述安全指数运算结果的份额除以重构结果以获取目标安全指数运算结果； 所述非线性函数LeakyReLU采用公式： ； 所述非线性函数ELU采用公式： ； 所述非线性函数Softmax采用公式： ； ， 其中，s为负输入的斜率，s=0.2，为参数，=1，C为分类标签的数量； S104：利用每个所述节点的秘密共享形式的度完成归一化注意力系数的安全计算，进行隐私保护图注意力网络推理； 所述S104具体包括： S1041：使用所述节点的共享度计算非邻居节点的数量； S1042：使用所述零向量计算所述非邻居节点的注意力系数，并执行安全指数运算计算所述注意力系数的指数结果份额； S1043：对所有所述节点的关注系数的指数结果求和，并减去非邻居节点的数量与所述指数结果份额的乘积，获得求和结果； S1044：重构所述求和结果，并将每个所述节点的注意力系数的指数结果份额除以求和结果。

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