🔒神经网络后门防御
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神经网络后门防御教程列表
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基础、实践、扩展三个阶段，按文章顺序排列。
实践篇
第 7 - 16 篇 · 10 个小节
配置、命令、调用链和结果检查。
扩展篇
第 17 - 21 篇 · 5 个小节
问题边界、替代方案和后续练习。
图文教程
图文文章
1 神经网络后门攻击防御
第 1 篇6 张图1.2k 字后门防御要先明确威胁假设，再组合检测、清洗、重训和复测流程。阅读时可以按「引言 -> 攻击机制 -> 异常检测 -> 数据清洗」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
AIAI后门攻击防御
2 神经网络后门攻击防御系列教程：引言之重要性和影响
第 2 篇6 张图1.4k 字后门防御要先明确威胁假设，再组合检测、清洗、重训和复测流程。阅读时可以按「后门攻击的重要性 -> 后门攻击对神经网络的影响 -> 防御后门攻击的重要性 -> 攻击机制」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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3 神经网络后门攻击防御教程：引言之目标和范围
第 3 篇6 张图1.2k 字后门防御要先明确威胁假设，再组合检测、清洗、重训和复测流程。阅读时可以按「目标 -> 范围 -> 攻击机制 -> 异常检测」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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4 后门攻击的定义
第 4 篇6 张图1.5k 字后门防御要先明确威胁假设，再组合检测、清洗、重训和复测流程。阅读时可以按「后门攻击的基本概念 -> 样例说明 -> 数学背景 -> 影响和后果」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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5 后门攻击概述之攻击的类型
第 5 篇6 张图1.4k 字后门防御要先明确威胁假设，再组合检测、清洗、重训和复测流程。阅读时可以按「后门攻击的基本类型 -> 数据后门攻击 -> 触发后门攻击 -> 训练后门攻击」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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6 神经网络后门攻击案例分析
第 6 篇6 张图1.4k 字后门防御要先明确威胁假设，再组合检测、清洗、重训和复测流程。阅读时可以按「后门攻击案例分析 -> 案例 1：图像分类器中的后门攻击 -> 案例 2：自然语言处理中的后门攻击 -> 攻击机制」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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7 神经网络后门攻击的机制：后门植入方法
第 7 篇6 张图1.6k 字后门防御要先明确威胁假设，再组合检测、清洗、重训和复测流程。阅读时可以按「后门植入的定义与目标 -> 后门攻击的植入方式 -> 数据篡改的具体案例 -> 模型修改方式」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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8 神经网络后门攻击的机制之触发器的设计与选择
第 8 篇6 张图1.6k 字后门防御要先明确威胁假设，再组合检测、清洗、重训和复测流程。阅读时可以按「触发器的定义及作用 -> 触发器的设计原则 -> 触发器的具体案例 -> 图像中的特定图案」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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9 神经网络后门攻击的机制之攻击实验示例
第 9 篇6 张图1.1k 字后门防御要先明确威胁假设，再组合检测、清洗、重训和复测流程。阅读时可以按「攻击实验概述 -> 实验设置 -> 攻击流程 -> 数据集准备」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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10 神经网络后门攻击检测方法概述
第 10 篇6 张图1.5k 字后门防御要先明确威胁假设，再组合检测、清洗、重训和复测流程。阅读时可以按「后门攻击的检测重要性 -> 常见的后门攻击检测方法 -> 数据驱动的方法 -> 模型驱动的方法」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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11 神经网络后门攻击防御系列教程：注重异常检测算法的后门攻击检测方法
第 11 篇6 张图1.4k 字后门防御要先明确威胁假设，再组合检测、清洗、重训和复测流程。阅读时可以按「异常检测算法概述 -> 后门攻击与异常值 -> 异常检测算法实现 -> 基于统计的方法」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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12 神经网络后门攻击检测：模型行为分析
第 12 篇6 张图1.5k 字后门防御要先明确威胁假设，再组合检测、清洗、重训和复测流程。阅读时可以按「理解模型行为分析 -> 关键方法 -> 整体思路总结 -> 下一步：后门攻击的防御策略」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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13 神经网络后门攻击防御策略之数据清洗与增强
第 13 篇6 张图1.5k 字后门防御要先明确威胁假设，再组合检测、清洗、重训和复测流程。阅读时可以按「什么是后门攻击？ -> 数据清洗 -> 数据清洗的目的 -> 数据清洗的步骤」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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14 神经网络后门攻击防御策略之模型重训练策略
第 14 篇6 张图1.6k 字后门防御要先明确威胁假设，再组合检测、清洗、重训和复测流程。阅读时可以按「背景知识 -> 模型重训练的基本思路 -> 模型重训练的案例分析 -> 步骤一：识别后门样本」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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15 神经网络后门攻击防御策略之防御模型的设计
第 15 篇6 张图1.7k 字后门防御要先明确威胁假设，再组合检测、清洗、重训和复测流程。阅读时可以按「防御模型设计的原则 -> 防御模型设计的策略 -> 触发器检测机制 -> 模型集成策略」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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16 神经网络后门攻击防御系列教程：实验设计
第 16 篇6 张图1.6k 字后门防御要先明确威胁假设，再组合检测、清洗、重训和复测流程。阅读时可以按「实验目的 -> 数据集选择 -> 后门攻击设计 -> 实验模型」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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17 实验与结果分析之结果分析与讨论
第 17 篇6 张图1.6k 字后门防御要先明确威胁假设，再组合检测、清洗、重训和复测流程。阅读时可以按「实验结果概述 -> 结果分析 -> 准确率变化的讨论 -> 后门触发率的分析」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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18 神经网络后门攻击防御系列教程 - 对比实验
第 18 篇6 张图1.9k 字后门防御要先明确威胁假设，再组合检测、清洗、重训和复测流程。阅读时可以按「实验设置 -> 实验过程 -> 实验结果 -> 结果对比」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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19 神经网络后门攻击防御系列教程：实验与结果分析的对比实验
第 19 篇6 张图1.2k 字后门防御要先明确威胁假设，再组合检测、清洗、重训和复测流程。阅读时可以按「攻击机制 -> 异常检测 -> 数据清洗 -> 模型修复」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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20 结论与未来工作
第 20 篇6 张图1.5k 字后门防御要先明确威胁假设，再组合检测、清洗、重训和复测流程。阅读时可以按「主要发现 -> 未来工作方向 -> 攻击机制 -> 异常检测」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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21 神经网络后门攻击防御系列教程 ─ 结论与未来工作实用应用建议
第 21 篇6 张图1.5k 字后门防御要先明确威胁假设，再组合检测、清洗、重训和复测流程。阅读时可以按「未来工作实用应用建议 -> 攻击机制 -> 异常检测 -> 数据清洗」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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