针对图神经网络后门攻击的防御方法、装置、设备及介质

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202511687185.2

申请日：

2025-11-18

公开(公告)号：

CN121151139A

公开(公告)日：

2025-12-16

发明(设计)人：

章秦龙泽轩林伟兴李俊杰陈小军黄哲学张良杰陈桓宁义双

申请人：

深圳大学

申请人地址：

518000 广东省深圳市南山区粤海街道南海大道3688号

IPC主分类号：

H04L9/40

IPC分类号：

G06N20/00 G06N3/042

代理机构：

深圳市深可信专利代理有限公司 44599

代理人：

肖桂林

法律状态：

公开

国省代码：

广东省佛山市

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2025-12-16	公开	公开

共 50 条

[1]

一种面向图神经网络后门攻击的防御方法 [P].

马卓 ;

辛柳莹 ;

刘心晶 ;

李腾 ;

张俊伟 ;

马卓然 ;

杨易龙 .

中国专利 :CN117896172A ,2024-04-16

[2]

构建多重约束的图神经网络后门攻击方法 [P].

罗森林 ;

杨桢弘 ;

潘丽敏 ;

杨宗源 ;

杨景然 ;

门元昊 .

中国专利 :CN120217360A ,2025-06-27

[3]

面向图神经网络模型后门攻击的检测方法和装置 [P].

陈晋音 ;

熊海洋 ;

张敦杰 ;

黄国瀚 .

中国专利 :CN113297571B ,2021-08-24

[4]

基于对比学习的图网络后门攻击防御方法 [P].

陈晋音 ;

熊海洋 ;

姜国栋 ;

杨迪烽 ;

赵云波 .

中国专利 :CN115455493B ,2025-11-04

[5]

基于对比学习的图网络后门攻击防御方法 [P].

陈晋音 ;

熊海洋 ;

姜国栋 ;

杨迪烽 ;

赵云波 .

中国专利 :CN115455493A ,2022-12-09

[6]

图神经网络中的无后门模型节点注入攻击方法 [P].

林烈青 ;

丘嘉升 ;

梁珍瑜 ;

钟琦 .

中国专利 :CN120124049B ,2025-09-26

[7]

图神经网络中的无后门模型节点注入攻击方法 [P].

林烈青 ;

丘嘉升 ;

梁珍瑜 ;

钟琦 .

中国专利 :CN120124049A ,2025-06-10

[8]

训练图神经网络的方法、图神经网络设备、装置、介质 [P].

陈鹏飞 ;

刘卫文 ;

谢昌谕 ;

陈广勇 ;

张胜誉 .

中国专利 :CN110348573A ,2019-10-18

[9]

一种针对图卷积神经网络语义后门攻击的检测与防御方法 [P].

戴佳筑 ;

熊志鹏 .

中国专利 :CN119903896A ,2025-04-29

[10]

基于扩散模型的对比学习图神经网络后门防御方法和系统 [P].

陈晋音 ;

穆文博 ;

郑海斌 ;

宣琦 ;

王巍 ;

苗春雨 .

中国专利 :CN117938522A ,2024-04-26

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