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MergeGuard: An Efficient Defense Against Trojan Attacks in Machine Learning Models
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了MergeGuard方法，旨在应对机器学习中的特洛伊攻击。通过线性化和合并全连接层，提升模型的泛化能力和性能。评估结果表明，该方法在降低攻击成功率的同时，保持了模型的准确性，优于常见的防御策略。
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关键要点
- 本研究提出了MergeGuard方法，旨在应对机器学习中的特洛伊攻击。
- MergeGuard方法通过线性化和合并全连接层，提升模型的泛化能力和性能。
- 评估结果表明，MergeGuard在降低攻击成功率的同时，保持了模型的准确性。
- MergeGuard优于常见的防御策略。
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