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木马（后门）攻击是针对深度神经网络的一种对抗性攻击，攻击者向受害者提供一个在恶意数据上训练/再训练的模型。当正常输入带有某种称为触发器的模式时，后门就会被激活，从而导致错误分类。许多现有的木马攻击的触发器是输入空间块/对象（例如，纯色多边形）或简单的输入转换，如 Instagram 滤镜。这些简单的触发器容易受到近期后门检测算法的影响。我们提出了一种新颖的深度特征空间木马攻击，具有五个特点：有效性、隐蔽性、可控性、鲁棒性和对深度特征的依赖。我们对包括 ImageNet 在内的各种数据集上的 9 个图像分类器进行了大量实验，以证明这些特性，并表明我们的攻击可以逃避最先进的防御。
通过控制解毒对神经网络进行深度特征空间木马攻击
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