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公开(公告)号：CN116089950A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310128425.X
申请日：2023-02-17
Applicant: 东北大学
IPC: G06F21/56 , G06F21/73 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种基于逆向工程的后门攻击防御方法，涉及网络表示学习技术领域。该方法主要针对图神经网络的后门攻击方法进行防御。该方法通过使用干净的图数据集训练生成特征生成器和连边生成器，恢复出后门攻击者生成的触发器；并利用恢复的触发器，重新生成后门攻击对应的数据，并通过重新生成的数据对受到后门攻击的图神经网络重新进行训练。经过该方法重新训练的图神经网络，其能抵御后门攻击，并且在干净数据集上的性能基本不受到影响。
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