面向图神经网络模型后门攻击的检测方法和装置
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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。
基本信息
专利标题 ：
面向图神经网络模型后门攻击的检测方法和装置
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN113297571A
申请号 ：
CN202110598321.6
公开（公告）日 ：
2021-08-24
申请日 ：
2021-05-31
授权号 ：
CN113297571B
授权日 ：
2022-06-07
发明人 ：
陈晋音熊海洋张敦杰黄国瀚
申请人 ：
浙江工业大学
申请人地址 ：
浙江省杭州市下城区潮王路18号
代理机构 ：
杭州天勤知识产权代理有限公司
代理人 ：
曹兆霞
优先权 ：
CN202110598321.6
主分类号 ：
G06F21/55
IPC分类号 ：
G06F21/55 G06K9/62 G06N3/08
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IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
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G06F
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G06F21/00
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G06F21/50
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G06F21/55
检测本地入侵或实施对策
法律状态
2022-06-07 ：
授权
2021-09-10 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 21/55
申请日 : 20210531
申请日 : 20210531
2021-08-24 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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1、
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