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龙图腾网获悉成都信息工程大学申请的专利一种融合逻辑规则学习与攻击语义增强的子图推理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：CN120975216B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511493846.8，技术领域涉及：G06N5/025；该发明授权一种融合逻辑规则学习与攻击语义增强的子图推理方法是由李斌勇;杨乔曦;潘华;邓创;朱鹏陈;杨金鑫设计研发完成，并于2025-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合逻辑规则学习与攻击语义增强的子图推理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合逻辑规则学习与攻击语义增强的子图推理方法，包括输入层，动态整合知识图谱拓扑与AMIE规则库，生成初始k‑hop子图，为攻击链挖掘提供结构化输入；子图提取模块，执行双重置信过滤，筛选高价值攻击链并应用字典过滤增强语义可靠性；子图编码模块，采用双通路机制的实体感知更新层和关系聚合演化层协同建模攻击链的时空特征；关系推理优化模块，动态注入高置信规则，优化三元组评分；训练优化模块，实施任务感知负采样。本发明采用上述一种融合逻辑规则学习与攻击语义增强的子图推理方法，基于归纳推理与语义感知建模，以逻辑路径引导的子图建模为核心，挖掘训练图中高置信度的攻击链规则，提升模型结构理解能力。

本发明授权一种融合逻辑规则学习与攻击语义增强的子图推理方法在权利要求书中公布了：1.一种融合逻辑规则学习与攻击语义增强的子图推理方法，其特征在于，构建SecGIRF模型包含五个模块：输入层、子图提取模块、子图编码模块、关系推理优化模块、训练优化模块； 输入层，动态整合知识图谱拓扑与AMIE规则库，生成初始k-hop子图，为攻击链挖掘提供结构化输入； 子图提取模块，执行双重置信过滤，筛选高价值攻击链并应用字典过滤增强语义可靠性； 在子图提取模块中，借助一阶逻辑FOL中的霍恩规则形式对多跳路径进行建模，其中霍恩规则，如下所示： ； 其中，为攻击链的发起步骤，这是规则体中的第一个关系，描述了攻击的初始动作；为规则体中的第二条关系，描述在第一步之后，攻击者或被利用实体如何将攻击传播到下一个中间实体；为攻击的最终步骤，规则体的最后一项，连接了最后一个中间实体和最终攻击目标；为目标关系；规则体表示从实体到实体之间的多跳路径，规则头表示目标关系； 在规则生成阶段，基于经典逻辑归纳方法AMIE，通过频繁关系路径挖掘与置信度计算，生成规则；其中，每条规则以三元组路径模式表示，如下所示： ； 其中，和为关系，描述推理路径；为规则头中的谓词，刻画关于实体的目标关系；为整条规则的标识符，用于唯一标记一条逻辑规则； 对生成的规则进行筛选，保留置信度阈值的频繁关系路径； 在筛选出置信度规则之后，对这些规则进行加权；对每条路径，统计其在正样本中的出现次数与全体样本中的出现次数，定义攻击概率，如下所示： ； 其中，为平滑因子，用于缓解低频路径的统计偏差；根据其频率与攻击概率，计算路径的权重，如下所示： ； 其中，为路径在训练集中的出现频率，反映路径的重要性； 基于筛选后的规则和计算出的权重构建子图，围绕目标三元组，以头实体和尾实体为中心进行k-hop子图提取；从和出发，分别向外扩展步，得到实体的邻接节点集合和，如下所示： ； ； 其中，为最短路径距离；为子图提取的跳数；为候选关系； 通过对和邻接集的交集操作，得到共同的节点集合，并构建以和为核心的子图，如下所示： ； ； ； 其中，为节点集合；为边集合；、为子图中任意两个节点； 子图构建完成后，将筛选出的规则路径注入边集，形成最终子图，如下所示： ； ； 其中，为基础拓扑边集；为筛选后的规则路径集合；为权重阈值；为最终的边集合；为最终构建的围绕目标节点的加权子图；为一个权重映射函数或权重集合，作用于整个最终子图； 子图编码模块，采用双通路机制，实体感知更新层通过路径感知注意力与目标关系感知注意力迭代优化节点表示，关系聚合演化层通过函数融合多源关系生成高阶语义表示，协同建模攻击链的时空特征； 关系推理优化模块，动态注入高置信规则，优化三元组评分； 训练优化模块，实施任务感知负采样。

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