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龍圖騰網獲悉廣東工業大學;廣州市九問科技有限公司申請的專利圖神經網絡中的無后門模型節點注入攻擊方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120124049B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510193448.8，技術領域涉及：G06F21/55；該發明授權圖神經網絡中的無后門模型節點注入攻擊方法是由林烈青;丘嘉升;梁珍瑜;鐘琦設計研發完成，并于2025-02-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本圖神經網絡中的無后門模型節點注入攻擊方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種圖神經網絡中的無后門模型節點注入攻擊方法，包括：獲取目標圖神經網絡的原始數據集，基于原始數據集預訓練中介模型；構建特定結構觸發器生成器模型，并生成觸發器節點綁定至目標節點，獲得中毒數據集；基于中毒數據集與中介模型訓練特定結構觸發器生成器模型，獲得通用觸發器生成器模型；構建并訓練若干種不同結構的圖神經網絡測試模型；基于通用觸發器生成器與測試數據集獲得中毒測試數據集；通過若干種不同結構的圖神經網絡測試模型分別對中毒測試數據集進行預測，根據預測結果評估攻擊性能。本發明解決了現有后門攻擊方法中依賴后門模型的構建、復雜節點選擇算法的問題，提升攻擊方法的隱蔽性和實際可操作性。

本發明授權圖神經網絡中的無后門模型節點注入攻擊方法在權利要求書中公布了：1.一種圖神經網絡中的無后門模型節點注入攻擊方法，其特征在于，包括以下步驟： 獲取目標圖神經網絡的原始數據集，基于原始數據集預訓練中介模型； 構建特定結構觸發器生成器模型并生成觸發器節點，將所述觸發器節點綁定至目標節點，獲得中毒數據集； 基于所述中毒數據集與中介模型對特定結構觸發器生成器模型進行訓練，獲得通用觸發器生成器模型； 獲得通用觸發器生成器模型的過程包括： 采用中毒數據集通過中介模型進行前向傳播，驗證觸發器生成器模型的有效性；構建綜合損失函數，結合綜合損失函數進行迭代優化，更新觸發器生成器模型的參數，獲得通用觸發器生成器模型； 訓練過程中，采用DropEdge機制對觸發器節點與目標節點之間的連接進行隨機移除，更新中毒數據集； 構建并訓練若干種不同結構的圖神經網絡測試模型；利用通用觸發器生成器向多種測試數據集注入觸發器節點，獲得中毒測試數據集；通過若干種不同結構的圖神經網絡測試模型分別對中毒測試數據集進行預測，根據預測結果評估攻擊性能。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人廣東工業大學;廣州市九問科技有限公司，其通訊地址為：510030 廣東省廣州市越秀區東風東路729號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。