图神经网络（GNN）在关系学习中取得了显著成功，但其对图后门攻击（GBA）的脆弱性，阻碍了其在高风险应用中的广泛采用。现有的图后门防御（GBD）方法主要针对基于子图的GBA，假设被投毒的目标节点明确连接到子图触发器。然而，实验结果表明，这些以结构为中心的方法无法防御新兴的基于特征的GBA，后者保持了图拓扑结构。因此，本文研究了一个新的通用图后门防御问题。首先，从基于特征的同质性角度出发，研究了两种攻击类型的共同影响，该角度描述了节点与其邻居之间的局部特征一致性。深入的理论和实证分析表明，无论触发器机制如何，由GBA引起的后门节点表现出比干净节点更低的基于特征的同质性，表明局部特征相似性存在差异。受此启发，作者提出利用节点级局部特征一致性（通过邻居感知重建损失建模）来区分后门节点与干净节点。然后，开发了一种鲁棒训练策略，以消除触发器影响并减少检测不确定性引入的噪声。大量实验表明，该框架在基于子图和基于特征的攻击下，显著降低了攻击成功率，并保持了有竞争力的干净准确率。