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龙图腾网获悉暨南大学申请的专利触发器节点的检测方法、装置、设备及存储介质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：CN121256790B 。

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：202511823108.5，技术领域涉及：G06F21/56；该发明授权触发器节点的检测方法、装置、设备及存储介质是由耿光刚;朱珊;张银炎;刘东杰;靳小波;李志颖设计研发完成，并于2025-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本触发器节点的检测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种触发器节点的检测方法、装置、设备及存储介质，涉及图后门检测技术领域，包括：通过目标图神经网络对图数据进行节点向量学习，得到所述图数据对应的目标节点向量；通过目标聚类算法对所述目标节点向量进行聚类筛选，确定所述图数据中的异常节点；对所述异常节点进行结构扰动，计算受结构扰动后的所述异常节点的目标漂移分数；基于所述目标漂移分数生成区分阈值，根据所述区分阈值从所述异常节点中筛选所述图数据中的触发器节点。通过表示学习建立区分基础、聚类筛选缩小搜索空间、结构扰动暴露稳定性差异、统计建模自动决策的协同机制，解决了难以精准识别图数据中隐蔽触发器节点的技术问题，提升了检测过程的稳定性与可靠性。

本发明授权触发器节点的检测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种触发器节点的检测方法，其特征在于，所述触发器节点的检测方法包括： 通过目标图神经网络对图数据进行节点向量学习，得到所述图数据对应的目标节点向量； 通过目标聚类算法对所述目标节点向量进行聚类筛选，确定所述图数据中的异常节点； 对所述异常节点进行结构扰动，计算受结构扰动后的所述异常节点的目标漂移分数，所述目标漂移分数的计算包括每次结构扰动后基于所述目标图神经网络重新计算所述异常节点的异常节点向量，通过欧几里得距离计算结构扰动前后的异常节点向量变化，取多次变化的平均值作为目标漂移分数； 基于所述目标漂移分数生成区分阈值，根据所述区分阈值从所述异常节点中筛选所述图数据中的触发器节点； 其中，所述通过目标图神经网络对图数据进行节点向量学习，得到所述图数据对应的目标节点向量的步骤之前还包括： 通过对比学习策略对初始图神经网络进行学习优化，将训练图输入学习优化后的所述初始图神经网络，生成第一节点向量； 通过目标聚类算法对所述第一节点向量进行聚类，确定所述训练图的第一正常节点和第一异常节点； 计算所述第一正常节点和所述第一正常节点的簇中心节点之间的均方误差，得到所述第一正常节点的中心损失； 计算所述第一正常节点之间的余弦相似度，得到所述第一正常节点之间的一致性损失； 计算所述第一正常节点和所述第一异常节点之间的相似度，得到所述第一异常节点的分离性损失； 通过综合损失函数对所述中心损失、所述一致性损失和所述分离性损失进行加权计算，得到所述第一正常节点的综合损失值； 基于所述综合损失值对学习优化后的所述初始图神经网络进行更新直至满足预设的收敛条件，得到目标图神经网络。

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