在上一篇中,我们探讨了后门攻击检测方法中的模型行为分析,重点分析了如何通过观察模型在正常输入和被污染输入下的行为差异来识别潜在的后门攻击。在这一篇中,我们将聚焦于后门攻击的防御策略,特别是通过“数
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在上一篇中,我们讨论了后门攻击的防御策略之“数据清洗与增强”,强调了通过清洗数据集和增强样本多样性来抵御潜在的后门攻击。本篇将重点介绍“模型重训练策略”,作为一种有效的防御手段,模型重训练可以帮助
在前一篇中,我们讨论了“模型重训练策略”,深入探讨了如何通过重训练神经网络模型以抵御后门攻击。这一策略虽然有效,但在许多场景中,重训练可能会不切实际,尤其是在需要快速部署的环境中。因此,在本篇中,