基于图神经网络的支付监管模型可信评估方法

本发明属于可信人工智能技术领域，具体公开了一种基于图神经网络的支付监管模型可信评估方法，包括训练用于对图神经网络中节点进行分类的支付监管模型；将图神经网络的边界节点和对应标签作为干净指纹序列；将通过可疑篡改模型得到的图神经网络的边界节点和对应标签作为可疑指纹序列；根据干净指纹序列和可疑指纹序列，确定支付监管模型的安全性。本发明首次提出了在支付监管模型场景下的五大维度评估定义，包括隐私性、可解释性、安全性、鲁棒性和公平性。五大维度全面覆盖了支付监管模型的核心评估领域，填补了业界在此领域的空白。本发明提供的支付监管模型可信评估方法，对于推动支付监管模型的发展和完善具有重要意义。