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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利联邦图神经网络的属性推理方法及其应用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：CN119476354B 。

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：202411512373.7，技术领域涉及：G06N3/042；该发明授权联邦图神经网络的属性推理方法及其应用是由刘杰文;陈兵;胡峰设计研发完成，并于2024-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本联邦图神经网络的属性推理方法及其应用在说明书摘要公布了：本发明公开了一种联邦图神经网络的属性推理方法及其应用。本方法包括：在推理端生成本地节点嵌入，并获取本地节点嵌入对应的推理端本地嵌入梯度；基于推理端本地嵌入梯度，生成目标用户嵌入梯度，更新目标用户嵌入梯度，并获取目标用户的本地节点嵌入；获取阴影图数据集，并以预设的目标推理属性标记阴影图数据集，基于阴影图数据集训练阴影分类模型以及属性分类器；基于阴影分类模型，获取目标用户本地节点嵌入对应的特征向量；基于更新后的属性分类器获取目标用户本地图数据关于预测属性的概率分布。本发明可以精确对用户隐私数据泄露的可能性进行度量，为隐私保护方法的开发提供了理论支持。

本发明授权联邦图神经网络的属性推理方法及其应用在权利要求书中公布了：1.一种联邦图神经网络的安全检测方法，其特征在于，包括： 基于初始模型，在推理端生成本地节点嵌入，并基于前向传播获取所述本地节点嵌入对应的推理端本地嵌入梯度； 基于所述推理端本地嵌入梯度，生成目标用户嵌入梯度，递归更新所述目标用户嵌入梯度，并基于更新后的所述目标用户嵌入梯度获取目标用户的本地节点嵌入； 基于所述目标用户的本地节点嵌入获取阴影图数据集，并以预设的目标推理属性标记所述阴影图数据集，基于标记后的阴影图数据集训练阴影分类模型以及属性分类器； 以所述目标用户的本地节点嵌入作为输入，基于所述阴影分类模型，获取目标用户本地节点嵌入对应的特征向量；以所述特征向量、目标推理属性作为输入，基于更新后的属性分类器获取目标用户本地图数据关于预测属性的概率分布； 获取所述目标用户本地图数据的属性信息；若所述邦图神经网络的属性推理的准确率大于预设的安全阈值，则所述目标用户处于风险状态；若所述邦图神经网络的属性推理的准确率小于或等于预设的安全阈值，则所述目标用户处于安全状态； 其中，所述基于所述本地嵌入梯度，生成目标用户嵌入梯度，包括：生成与所述本地嵌入梯度行数或列数相同的随机噪声向量并获取所述随机噪声向量对应的噪声梯度向量；将所述本地嵌入梯度与所述噪声梯度向量按行或按列拼接，生成所述目标用户嵌入梯度；所述递归更新所述目标用户嵌入梯度，包括：获取聚合后的全局模型以及所述全局模型对应的全局嵌入梯度；将所述目标用户嵌入梯度输入预设的判别器，基于最小化第一损失函数，更新所述判别器的参数；基于最小化第二损失函数，更新用于生成本地节点嵌入以及随机噪声向量的生成器的参数；基于更新后的所述生成器，生成所述目标用户嵌入梯度。

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