一种基于图神经网络的版权保护方法

本发明公开了一种基于图神经网络的版权保护方法，涉及人工智能领域，旨在解决现有技术中神经网络水印针对图神经网络还未有较为有效的保护技术的问题，采用的技术方案是，通过黑盒模型的方法，构造预选触发集，并给予其随机标签。利用该预选触发集对已训练好的图神经网络进行微调。将预选触发集分别输入未微调和已微调完毕的网络中，组成触发集。模型所有者发布微调模型，后续将利用触发集对模型进行版权验证。通过将神经网络水印应用在图数据上，实现对图神经网络的版权保护；具有较高的触发集的检测成功率；触发集嵌入极为隐蔽，由于其数据在构造时均采取随机产生的方式，攻击者难以猜测触发集数据的内容，保证了模型的安全性。