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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种增强隐蔽性的图分类模型后门攻击方法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：CN120356016B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510846107.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种增强隐蔽性的图分类模型后门攻击方法是由张志威;王亚东;袁野;王国仁设计研发完成，并于2025-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种增强隐蔽性的图分类模型后门攻击方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种增强隐蔽性的图分类模型后门攻击方法，属于人工智能安全技术领域。首先根据边的度中心性计算得到的概率来优先移除度中心性小的边，从而生成隐蔽的后门触发器。然后，利用遗忘事件驱动的动态样本选择机制对中毒样本集进行筛选，根据中毒样本的遗忘事件发生次数优先保留对后门攻击成功率贡献较大的样本，并调整样本的替换比例以提高筛选效率。当进行后门攻击时，将待预测样本进行触发器注入，即可让训练好的后门模型将注入后门触发器的样本预测成想要的预测结果。与现有技术相比，本发明能够在保持干净样本分类准确率的同时，提升攻击成功率，降低被检测风险，从而增加隐蔽性，可广泛适用于不同类型的图分类任务与应用场景。

本发明授权一种增强隐蔽性的图分类模型后门攻击方法在权利要求书中公布了：1.一种增强隐蔽性的图分类模型后门攻击方法，其特征在于，包括以下步骤： 首先进行图结构扰动触发器注入，根据边的度中心性计算得到的概率来进行边移除操作，度中心性越小的边移除的概率越高，实现方法包括：步骤1：图结构扰动触发器注入； 步骤1.1：获取图分类任务训练集，其中每个图样本表示为，表示图中节点的集合，表示图中边的集合；步骤1.2：针对每个图样本，计算图中每个节点的度中心性； 步骤1.3：对每条边，计算边的度中心性； 步骤1.4：对边的度中心性取对数并归一化，得到移除概率； 步骤1.5：对中所有的图数据，根据对边进行删除来注入触发器，生成结构扰动后的图； 步骤1.6：将生成的图与攻击目标标签配对，构成候选中毒样本；所有候选中毒样本组成候选中毒样本集； 然后，利用遗忘事件驱动的动态样本选择机制对中毒样本集进行筛选和替换，每轮次根据中毒样本在训练过程中遗忘事件发生次数进行排序，依照替换比例确定保留样本的数量，根据该数量按排序结果对中毒样本由高到低进行保留，并从候选集中采样新样本替换其余未保留样本；根据攻击成功率的变化趋势动态调整替换比例，提升样本筛选效率；最后，选取攻击成功率最高轮次对应的训练集作为最终的后门训练集，训练生成后门模型； 当进行后门攻击时，将待预测样本进行触发器注入，利用训练好的后门模型将注入后门触发器的样本预测成想要的预测结果。

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