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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种偷漏税识别渗透测试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：CN115631021B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202211414613.0，技术领域涉及：G06Q40/00；该发明授权一种偷漏税识别渗透测试方法是由郑庆华;刘慧祥;董博;师斌;赵锐;徐一明;武乐飞;张发设计研发完成，并于2022-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种偷漏税识别渗透测试方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种偷漏税识别渗透测试方法，包括：模拟偷漏税公司个体作案在交易网络中发生虚假交易和隐匿交易的行为，生成使偷漏税检测模型对单个虚开企业检测失败的图对抗样本，对检测模型进行局部测试，计算错误识别率；模拟偷漏税公司团伙作案在交易网络中发生虚假交易和隐匿交易的行为，生成降低检测模型对多个虚开企业的整体检测性能的图对抗样本，对检测模型进行全局测试，计算性能降幅；综合局部测试的错误识别率和全局测试的性能降幅，来全面地评估模型在实际偷漏税识别场景中应用的安全性。本发明实现了评估这些偷漏税识别方法的安全性，诊断这些方法是否存在漏洞，从而保证在要求高安全性的税务场景下应用这些偷漏税识别方法的安全性。

本发明授权一种偷漏税识别渗透测试方法在权利要求书中公布了：1.一种偷漏税识别渗透测试方法，其特征在于，包括以下步骤： 1模拟偷漏税公司个体作案在交易网络中发生虚假交易和隐匿交易的行为，生成使偷漏税检测模型对单个虚开企业检测失败的图对抗样本，对检测模型进行局部测试，计算错误识别率； 为了评估基于图神经网络模型的偷漏税识别算法的安全性，对其进行局部测试，局部测试的目的是在交易网络中，在目标偷漏税节点与其它节点之间通过添加或删除一些交易边以模拟偷漏税公司发生交易或故意隐匿交易的行为，然后测试这些偷漏税识别算法是否能正确识别这些偷漏税公司； 2模拟偷漏税公司团伙作案在交易网络中发生虚假交易和隐匿交易的行为，生成降低检测模型对多个虚开企业的整体检测性能的图对抗样本，对检测模型进行全局测试，计算性能降幅； 为了评估偷漏税识别算法的安全性，对其进行全局测试，全局测试的目的是在交易网络中选择的一些公司节点之间添加或删除一些的交易边以模拟偷漏税犯罪团伙之间有意发生交易和隐匿其交易的行为，以及税务数据受到攻击，交易网络遭到篡改的情形，然后测试这些偷漏税算法在扰动后的交易网络上的识别性能； 3综合局部测试的错误识别率和全局测试的性能降幅，来全面地评估模型在实际偷漏税识别场景中应用的安全性。

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