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龙图腾网获悉西北大学申请的专利基于图神经网络的单目标硬标签社区检测对抗攻击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：CN116668060B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202310325573.0，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于图神经网络的单目标硬标签社区检测对抗攻击方法是由尹小燕;魏春;薛文慧;贺帅帅;陈晓江;房鼎益设计研发完成，并于2023-03-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图神经网络的单目标硬标签社区检测对抗攻击方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于图神经网络的单目标硬标签社区检测对抗攻击方法，设计了一个具有泛化性的基于图神经网络的社区检测代理模型，解决了实际中没有来自目标模型的反馈攻击效果的问题；提出了一种分级优先图搜索策略，充分利用图结构属性，对扰动图的搜索空间进行分级划分，设定优先级，自目标节点所在社区内部开始，再向社区外部的其他社区，最后及至全图的搜索初始扰动图，大大降低了搜索扰动空间，提高了搜索扰动效率；提出了一种高效查询的梯度计算方法，在保证高攻击成功率的同时，能最小化图中的扰动的边数和对目标模型的访问次数，使得攻击方法能更切合实际，不易察觉。

本发明授权基于图神经网络的单目标硬标签社区检测对抗攻击方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的单目标硬标签社区检测对抗攻击方法，其特征在于，包括： 构建社区检测代理模型；所述社区检测代理模型用于将社区图结构划分为多个社区； 确定针对目标节点的对抗扰动的目标问题； 基于所述社区检测代理模型，采用分级优先搜索策略确定扰动边，并根据所述扰动边确定初始扰动矩阵；所述分级优先搜索策略包括在所述目标节点所在社区搜索扰动边、在所述目标节点所在社区与其他社区之间搜索扰动边、在全局范围内搜索扰动边； 基于所述初始扰动矩阵，采用梯度计算方法求解所述目标问题，并经过多次迭代求解，得到最优的扰动矩阵； 根据所述最优的扰动矩阵，得到扰动图； 所述目标问题为： b, 其中，为最优的扰动矩阵，为扰动矩阵，为目标函数，为攻击扰动率，b为扰动预算，为求两个图的相似度，为社区图结构的邻接矩阵，为生成扰动图的扰动函数，为相似度预算； 攻击扰动率： 其中，为矩阵的范数，N为社区图结构的节点个数，为扰动图； 扰动图中的元素： 其中，为扰动图中第i行第j列的元素，为社区图结构中邻接矩阵A第i行第j列的元素，为社区图结构中邻接矩阵A的反矩阵中第i行第j列的元素；为扰动矩阵第i行第j列的元素； 目标函数： 其中，clip为剪辑函数，为分类边界上的扰动矩阵，为矩阵的L1范数； 分类边界上的扰动矩阵： 其中，为扰动矩阵的归一化扰动矩阵，为沿方向上的最优步长： 其中，为沿方向上的步长，为目标节点，为目标节点的原始标签。

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北大学，其通讯地址为：710069 陕西省西安市太白北路229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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