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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利针对图神经网络后门攻击的防御方法、装置、设备及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：CN121151139B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202511687185.2，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权针对图神经网络后门攻击的防御方法、装置、设备及介质是由章秦;龙泽轩;林伟兴;李俊杰;陈小军;黄哲学;张良杰;陈桓;宁义双设计研发完成，并于2025-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本针对图神经网络后门攻击的防御方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及机器学习技术领域，尤其涉及一种针对图神经网络后门攻击的防御方法、装置、设备及介质，通过收到开放域节点分类任务时，将其输入预设的触发器检测模型，该模型可确定未知类节点，并裁剪其边，得到初始防御子图，对初始防御子图中的目标防御节点进行重要性得分计算，形成最终防御子图，将最终防御子图输入预设的动态分类器，输出目标防御节点的分类结果。本申请有效应对开放域场景下图神经网络面临的后门攻击问题，提升分类准确性与安全性。

本发明授权针对图神经网络后门攻击的防御方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种针对图神经网络后门攻击的防御方法，其特征在于，所述方法包括： 当接收到开放域节点分类任务时，将所述开放域节点分类任务输入至预设的触发器检测模型中，以使得所述触发器检测模型确定未知类节点，并对所述未知类节点的边进行裁剪操作，得到初始防御子图；所述触发器检测模型通过以下步骤获取：获取开放域数据集，并将所述开放域数据集划分为训练集和测试集，并在被污染的训练集上生成伪未知分布节点，其中伪未知分布节点包括基于不同类存在边的节点构造的close-OOD节点和基于每个类别边界节点构建的far-OOD节点；构建基于多层感知机的触发器生成器和攻击检测器；基于生成对抗网络框架，采用对抗学习方式对所述攻击检测器和所述触发器生成器进行交替对抗训练，输出有效识别触发器节点的攻击检测器作为所述触发器检测模型，以使得所述触发器检测模型在开放集环境中对节点进行检测，识别出具备攻击性的触发器节点； 对所述初始防御子图中目标防御节点进行重要性得分计算，得到最终防御子图； 将所述最终防御子图输入至预设的动态分类器中，以使得所述动态分类器输出所述目标防御节点的节点分类结果；所述动态分类器通过以下步骤获取：在干净训练集上训练图神经网络模型，以生成闭集分类器；所述训练集包括所述干净训练集和所述被污染的训练集；通过在包含可见类与未知类节点的数据集上训练图神经网络模型，以构建一个C+1类的分类器作为开放集分类器；C为已知节点类别的最大值；根据所述闭集分类器和所述开放集分类器构建所述动态分类器。

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