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龙图腾网获悉西安电子科技大学广州研究院申请的专利一种联邦图神经网络的隐私泄露侦测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：CN117422104B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202210798644.4，技术领域涉及：G06N3/0455；该发明授权一种联邦图神经网络的隐私泄露侦测方法是由杨欢;刘晓涛;娄坚;刘静设计研发完成，并于2022-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种联邦图神经网络的隐私泄露侦测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种联邦图神经网络的隐私泄露侦测方法，包括步骤：获取每个子系统的训练集成员和非训练集成员经过子图联邦模型时的目标信息；根据目标信息获取特征向量；将特征向量中的测试数据输入训练好的编码器中，得到测试精度，其中，训练好的编码器为采用特征向量中的训练数据对编码器训练得到，训练数据中训练集成员和非训练集成员的比例相同；根据测试精度判断训练集成员的隐私泄露程度。该方法能够对子图联邦模型本身的隐私泄露情况进行评估与分析，并且对子图联邦模型的深度神经网络不同参数泄露的隐私情况进行对比分析，从而协助模型拥有者去优化模型，进而减少训练成员的隐私泄露，填补了子图联邦学习模型下隐私泄露侦测技术的空白。

本发明授权一种联邦图神经网络的隐私泄露侦测方法在权利要求书中公布了：1.一种联邦图神经网络的隐私泄露侦测方法，其特征在于，包括步骤： 获取每个子系统的训练集成员和非训练集成员经过子图联邦模型时的目标信息；所述目标信息包括损失值、后验概率、梯度中的一种或多种； 根据所述目标信息获取特征向量；当所述目标信息包括损失值、后验概率和梯度时，根据所述目标信息获取特征向量，包括：对所述梯度进行降维，得到降维后的梯度信息；将所述降维后的梯度信息与所述损失值、所述后验概率进行拼接，构成所述特征向量； 将所述特征向量中的测试数据输入训练好的编码器中，得到测试精度，其中，所述训练好的编码器为采用所述特征向量中的训练数据对编码器训练得到，所述训练数据中所述训练集成员和所述非训练集成员的比例相同；所述编码器包括二分类的全连接神经网络； 根据所述测试精度判断所述训练集成员的隐私泄露程度；其中，所述隐私泄露程度随着所述测试精度的增大而增加；所述测试精度范围为0.5-1。

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西安电子科技大学广州研究院，其通讯地址为：510000 广东省广州市黄埔区中新知识城海丝中心B5、B6、B7栋；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”。

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