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龙图腾网获悉暨南大学申请的专利基于谱域变换与边权重学习的图数据后门防御方法、装置、设备、介质及程序产品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：CN121256426B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511833415.1，技术领域涉及：G06F18/2323；该发明授权基于谱域变换与边权重学习的图数据后门防御方法、装置、设备、介质及程序产品是由耿光刚;苏建安;刘东杰;张银炎;靳小波;李志颖设计研发完成，并于2025-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于谱域变换与边权重学习的图数据后门防御方法、装置、设备、介质及程序产品在说明书摘要公布了：本申请公开一种基于谱域变换与边权重学习的图数据后门防御方法、装置、设备、介质及程序产品，涉及网络安全技术领域，包括：获取并构建原始图数据集的特征向量矩阵与特征值矩阵；通过谱变换将各特征向量矩阵从空间域映射至谱空间，得到多个谱域节点特征，以构建原始图数据集的正常数据分布，判定各待测图数据是否为异常图数据；若判定为异常图数据，则通过多层感知机学习待测图数据的异常节点特征与异常邻接关系，得到异常边权重；基于各异常边权重，通过高斯混合模型对异常图数据中的异常谱成分执行自适应剪切，得到经修正后的谱域节点特征；对各修正后的谱域节点特征执行逆谱变换，重构得到目标图数据集。本申请能有效抵御多类型图后门攻击。

本发明授权基于谱域变换与边权重学习的图数据后门防御方法、装置、设备、介质及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种基于谱域变换与边权重学习的图数据后门防御方法，其特征在于，包括： 获取原始图数据集，并构建所述原始图数据集中各待测图数据对应的特征向量矩阵与特征值矩阵，对于任一所述待测图数据，提取所述待测图数据对应的节点集合以及边集合，待测图数据为分子结构数据，节点集合指分子结构中的原子集合，边集合指分子中原子间的化学键； 通过谱变换将各所述特征向量矩阵从空间域映射至谱空间，得到若干个谱域节点特征； 对各所述谱域节点特征进行谱聚类，构建所述原始图数据集对应的正常数据分布，并根据所述正常数据分布判定各所述待测图数据是否为异常图数据； 对于任一所述待测图数据，若判定所述待测图数据为异常图数据，则通过多层感知机学习所述待测图数据的异常节点特征与异常邻接关系，得到异常边权重； 基于各所述异常边权重，通过高斯混合模型对所述异常图数据中的异常谱成分执行自适应剪切，得到所述异常图数据经修正后的谱域节点特征； 对各所述修正后的谱域节点特征执行逆谱变换，重构得到修复后的目标图数据集，完成图数据后门防御。

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