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龙图腾网获悉广东工业大学;广州市九问科技有限公司申请的专利图神经网络中的无后门模型节点注入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：CN120124049B 。

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：202510193448.8，技术领域涉及：G06F21/55；该发明授权图神经网络中的无后门模型节点注入攻击方法是由林烈青;丘嘉升;梁珍瑜;钟琦设计研发完成，并于2025-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本图神经网络中的无后门模型节点注入攻击方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种图神经网络中的无后门模型节点注入攻击方法，包括：获取目标图神经网络的原始数据集，基于原始数据集预训练中介模型；构建特定结构触发器生成器模型，并生成触发器节点绑定至目标节点，获得中毒数据集；基于中毒数据集与中介模型训练特定结构触发器生成器模型，获得通用触发器生成器模型；构建并训练若干种不同结构的图神经网络测试模型；基于通用触发器生成器与测试数据集获得中毒测试数据集；通过若干种不同结构的图神经网络测试模型分别对中毒测试数据集进行预测，根据预测结果评估攻击性能。本发明解决了现有后门攻击方法中依赖后门模型的构建、复杂节点选择算法的问题，提升攻击方法的隐蔽性和实际可操作性。

本发明授权图神经网络中的无后门模型节点注入攻击方法在权利要求书中公布了：1.一种图神经网络中的无后门模型节点注入攻击方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取目标图神经网络的原始数据集，基于原始数据集预训练中介模型； 构建特定结构触发器生成器模型并生成触发器节点，将所述触发器节点绑定至目标节点，获得中毒数据集； 基于所述中毒数据集与中介模型对特定结构触发器生成器模型进行训练，获得通用触发器生成器模型； 获得通用触发器生成器模型的过程包括： 采用中毒数据集通过中介模型进行前向传播，验证触发器生成器模型的有效性；构建综合损失函数，结合综合损失函数进行迭代优化，更新触发器生成器模型的参数，获得通用触发器生成器模型； 训练过程中，采用DropEdge机制对触发器节点与目标节点之间的连接进行随机移除，更新中毒数据集； 构建并训练若干种不同结构的图神经网络测试模型；利用通用触发器生成器向多种测试数据集注入触发器节点，获得中毒测试数据集；通过若干种不同结构的图神经网络测试模型分别对中毒测试数据集进行预测，根据预测结果评估攻击性能。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广东工业大学;广州市九问科技有限公司，其通讯地址为：510030 广东省广州市越秀区东风东路729号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。