一种面向图神经网络的自适应节点后门攻击方法及系统

    公开(公告)号:CN118233145A

    公开(公告)日:2024-06-21

    申请号:CN202410209782.3

    申请日:2024-02-26

    Abstract: 本发明公开了一种面向图神经网络的自适应节点后门攻击方法及系统,该方法包括:获取攻击节点,以及攻击节点所在的图;每个节点具有特征和标签;将攻击节点所在的图输入训练好的含有后门的图神经网络模型,得到攻击结果;其中,当攻击节点的特征中包含用于激活该图神经网络模型后门的触发器时,得到的攻击结果包括攻击节点的新标签;其中,用于激活该图神经网络模型后门的触发器有多个,且多个触发器为不同触发器;该图神经网络模型是采用经过自定义触发器处理、自适应剪枝处理和新标签设置处理的训练数据,对图神经网络模型进行训练得到的。本发明能够既提高攻击的有效性,又保证攻击隐蔽性。

    一种强杂波环境下的间歇采样转发干扰检测方法

    公开(公告)号:CN117849719A

    公开(公告)日:2024-04-09

    申请号:CN202410096624.1

    申请日:2024-01-23

    Abstract: 本发明公开了一种强杂波环境下的间歇采样转发干扰检测方法,包括以下步骤:S1、建立多目标函数优化模型,使用粒子群加速对频谱模板和加权系数进行优化,得到最优失配滤波器;S2、在时域上对雷达接收回波进行目标/杂波失配滤波处理;S3、进行子脉冲滑窗空时自适应处理;S4、进行慢时间FFT得到处理结果的距离‑多普勒平面;S5、设定门限值,基于距离‑多普勒平面进行二元检测。本发明能够提升雷达接收回波的干信比和干杂比,最终实现对间歇采样转发干扰进行检测的目的;本发明可适应实际杂波环境下的间歇采样转发干扰检测问题,检测成功率高。

    基于合理性约束的自适应子图图神经网络后门攻击方法及系统

    公开(公告)号:CN118282710A

    公开(公告)日:2024-07-02

    申请号:CN202410198569.7

    申请日:2024-02-22

    Abstract: 本发明提供了一种基于合理性约束的自适应子图图神经网络后门攻击方法及系统,针对现有攻击依赖于所有目标的固定模式,本发明采用子图作为触发器,构建拓扑无关的、基于节点特征的动态触发器模式;针对现有自适应攻击缺乏合理的触发器约束,本发明基于图相似度、特征范围以及特征类型,构建相应的合理性约束,对目标样本生成并嵌入个性化的触发器,之后对模型进行训练得到有后门的目标模型。本发明在攻击成功率和不可检测性之间找到合适的平衡,在保证攻击隐蔽性的同时仍可达到较好的攻击效果。本发明对多种测试环境的网络设备具有更高的适应性,由于攻击效果更好,因此对于测试效果更佳,更能保证网络安全。

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