在上一篇中，我们探讨了神经网络后门攻击的实现以及具体的攻击流程示例，了解了如何在训练好的模型中植入后门。然而，随着后门攻击技术的发展，检测并防御这些攻击变得愈加重要。本篇教程将关注现有的后门攻击检

在前一篇文章中，我们讨论了现有的后门攻击检测方法，包括一些传统的检测机制和新兴的技术。在这一篇中，我们将重点介绍基于行为的检测方法，探讨其原理、特点，以及如何在实际应用中实现。

后门攻击概

在上一节中，我们讨论了基于行为的检测方法，了解了通过分析神经网络的输入输出行为来识别后门攻击的策略。这一节我们将探讨的是“基于模型的检测”方法，专注于通过模型本身的特征和表现来检测潜在的后门攻击。

在前一篇文章中，我们探讨了基于模型的检测方法，能够有效识别受到后门攻击的神经网络模型。在本篇文章中，我们将深入探讨一种有效的防御策略——对抗训练方法。对抗训练方法通过将对抗样本引入训练过程中，提高