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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利基于梯度的链路预测的后门攻击防御方法、装置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：CN116070203B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202211131599.3，技术领域涉及：G06F21/55；该发明授权基于梯度的链路预测的后门攻击防御方法、装置是由陈晋音;马浩男;熊海洋;黄国瀚设计研发完成，并于2022-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于梯度的链路预测的后门攻击防御方法、装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于梯度的链路预测的后门攻击防御方法、装置，所述方法包括获取链路预测模型的原始图数据集；构建特殊子图；构建初始的链路预测模型，并进行训练；基于梯度值，对特殊子图进行优化，得到优化的防御训练数据集；利用优化的防御训练数据集对链路预测模型再次进行训练得到优化的链路预测模型，利用优化的链路预测模型完成后门攻击防御。

本发明授权基于梯度的链路预测的后门攻击防御方法、装置在权利要求书中公布了：1.基于梯度的链路预测的后门攻击防御方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1、获取链路预测模型的原始图数据集；所述原始图数据集采用Cora数据集，一个节点代表一篇论文，并且每篇论文都会至少引用一篇别的论文或者被别的论文引用；所有论文构成了一个语料库，通过对语料库进行处理，得到若干独特词汇，即数据集的节点特征，节点特征向量由0和1组成，0表示论文中不存在这个单独词汇，1表示论文中存在这个词汇； S2、从步骤S1获取的原始图数据集中随机隐去自定义比例的链路，得到第一训练数据集；从第一训练数据集中选取自定义比例的链路，作为目标链路；往训练数据集中注入若干个节点；目标链路和若干个节点构成特殊子图；并生成第二训练数据集； S3、构建基于GAE的链路预测模型，并利用第一训练数据集进行训练，训练得到链路预测模型Mlink； S4、将第二训练数据集输入到链路预测模型Mlink中，得到目标链路Li的预测结果，通过交叉熵损失函数来计算目标链路Li的预测结果与原始状态之间的损失值，再计算步骤S2构建的特殊子图与注入的若干个节点对应的节点特征相对损失值的梯度值，根据梯度值优化特殊子图的结构和注入的若干个节点对应的节点特征，得到优化的防御训练数据集Datadefense； S5、将步骤S4得到的防御训练数据集Datadefense输入到步骤S3训练得到的链路预测模型Mlink中进行优化训练，得到优化的链路预测模型Mdefense，利用优化的链路预测模型Mdefense完成后门攻击防御。

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浙江工业大学，其通讯地址为：310014 浙江省杭州市下城区潮王路18号；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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