北京邮电大学黄海获国家专利权
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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利基于图神经网络的通信网络鲁棒性检验方法及相关设备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：CN118400122B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202410260673.4，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于图神经网络的通信网络鲁棒性检验方法及相关设备是由黄海;李金峰;左兴权;石川设计研发完成，并于2024-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于图神经网络的通信网络鲁棒性检验方法及相关设备在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于图神经网络的通信网络鲁棒性检验方法及相关设备；该方法包括：通信网络的图数据输入至图卷积神经网络，对图卷积神经网络进行切片，确定切片属性矩阵；确定扰动后的切片属性矩阵的空间范围，利用切片后的图卷积神经网络对扰动后的节点进行分类，得到扰动后的分类结果，利用扰动后的分类结果和扰动后的节点属性矩构建约束条件；构建每层激活函数的线性边界，以确定输出边界，基于该层的输出边界进行反向传播，得到切片后的图卷积神经网络的输出边界，根据该节点在当前的扰动预算下的输出是否满足约束条件，来确定出扰动预算的极大值，根据扰动预算的极大值判断对该节点的分类结果是否可信。
本发明授权基于图神经网络的通信网络鲁棒性检验方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的通信网络鲁棒性检验方法，其特征在于，包括： 将预设通信网络中全部节点的属性组成所述通信网络的图数据，将所述图数据输入至预设的图卷积神经网络，对每个节点，通过对所述图卷积神经网络进行切片，得到切片后的图卷积神经网络，并确定切片属性矩阵； 确定该节点的切片属性矩阵受到攻击扰动后的空间范围，利用切片后的图卷积神经网络对扰动后的节点进行分类，得到扰动后的分类结果，利用扰动后的分类结果和扰动后的节点属性矩构建所述空间范围内的约束条件； 为切片后的图卷积神经网络的每层构建激活函数的线性边界，以确定出该层的输出边界，基于该层的所述输出边界进行反向传播，得到切片后的图卷积神经网络的输出边界，根据该节点在当前的扰动预算下的输出是否满足所述约束条件，来确定出所述扰动预算的极大值，根据所述扰动预算的极大值判断对该节点的分类结果是否可信。
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