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公开(公告)号：CN117938522A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410137019.4
申请日：2024-01-31
Applicant: 浙江工业大学
IPC: H04L9/40 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了一种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，属于神经网络安全技术领域，包括：通过分数扩散模型和节点随机丢弃生成原始图的不同增强图，再利用对比学习训练GCN图编码器，与原数据训练的图解码器配合判断图数据是否含有触发器，最后对可疑图数据进行图重构。本发明提出的方法能够提高图神经网络对后门攻击的鲁棒性，保护网络的安全性和可靠性。
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