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【创新】 针对可信图模型研究缺乏系统性，形成图解耦表征理论驱动的“图模型内生安全与知识计算”关键技术

【成效】 荣获“中国产学研合作创新成果一等奖”；在Infs、KBS、《电子学报》、《通信学报》等期刊发表论文11 篇，授权专利 5 件； 在“重庆中国三峡博物馆、红岩联线、白鹤粱博物馆”等进行了应用。在重庆中国三峡博物馆，服务游客累计超600万人次；在重庆红岩联线，一年内服务专业科研人员累计超8万人次（仅开放37个账号）、专题展览3个、文创产品20多种。

● 理论价值：由于图对复杂系统内部或者对象之间关联关系的抽象表达能力，在各行各业形成了海量的图数据资源。 但以上数据中往往包含了大量个人、企业的敏感信息，存在隐私风险。同时，人工智能应用正在逐渐从封闭、专有的计算场景向开放、共享的场景转变。 传统智能算法普遍缺乏安全防护机制，当前开放环境下的智能系统面临严重的安全威胁。因此，聚焦“图数据隐私与模型安全”研究。

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● 理论贡献：（1）图隐私保护 （2）图模型算法安全

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● 实践成果：图模型与知识计算应用

鲁棒可信的白鹤梁文博知识图谱构建效果如下图 鲁棒可信的白鹤梁文博知识图谱构建效果如下图

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● 实践成果：电力系统边缘计算的安全防护