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龙图腾网恭喜浙江工业大学申请的专利一种基于图特征向量指导的后门模型检测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：CN115248916B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202210904446.1，技术领域涉及：G06F21/55；该发明授权一种基于图特征向量指导的后门模型检测方法是由陈晋音;贾澄钰;葛杰;金海波;倪洪杰设计研发完成，并于2022-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图特征向量指导的后门模型检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于图特征向量指导的后门模型检测方法，包括：首先构建后门模型和干净模型混合的模型集合；然后构建基于分类类别的模型图；再生成模型图的图特征：将所有模型图的所述的图特征和其是否为后门模型的标签组成训练集，用于训练二分类模型，训练后的二分类模型称为后门模型检测器；对于任意一个由深度神经网络构成的待检测模型，得到该待检测模型对应的图特征，将该图特征输入所述后门模型检测器中，所述后门模型检测器输出该带检测模型为后门模型或正常模型的类别。本发明的方法能够减少模型对后门数据的依赖，实现高效的后门模型检测。

本发明授权一种基于图特征向量指导的后门模型检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图特征向量指导的后门模型检测方法，其特征在于，步骤一：构建后门模型和干净模型混合的模型集合；（1.1）生成多种类别的后门触发器；（1.2）将所述后门触发器添加到正常训练样本中，形成多种类别的后门样本，以不同中毒比例训练用于分类的深度神经网络，训练后得到后门模型；（1.3）将不同类型的后门模型和干净模型混合，构成模型集合；步骤二：构建基于分类类别的模型图；（2.1）对于训练集的每个类别，选择样本，输入模型集合中的每个模型，将模型节点输出值作为节点的其中一个属性，将神经元输出值大于等于阈值的节点定义为激活节点，将节点输出值小于阈值的节点定义为非激活节点；（2.2）将激活节点上的输出值作为该激活节点的其中一个属性，未激活节点的属性置0，实现激活信息的嵌入；（2.3）对于激活节点，提取其与上一层所有激活节点之间的权重，并作为输入连边上的权重；对于非激活节点，提取其与上一层所有节点间的权重的最大值，作为输入连边的权重值，实现连边的稀疏化；根据已有的模型结构建立对应的图结构；步骤三：生成模型图的图特征；（3.1）分别计算每个模型图的全局平均度、模块化、图密度和平均路径长度这四个基础指标；（3.2）将每个模型图的多个基础指标拼接成向量，作为该模型图的图特征；步骤四：将所有模型图的所述的图特征和其是否为后门模型的标签组成训练集，用于训练二分类模型，训练后的二分类模型称为后门模型检测器；步骤五：对于任意一个由深度神经网络构成的待检测模型，重复步骤二和三，得到该待检测模型对应的图特征，将该图特征输入所述后门模型检测器中，所述后门模型检测器输出该待检测模型为后门模型或正常模型的类别。

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