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对抗后门攻击中对比学习的防御难度
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了文本后门攻击对NLP系统的威胁，并提出了评估协议和开源工具包OpenBackdoor。文章探讨了攻击和防御模型的性能，并提出了聚类-based的防御策略CUBE。
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关键要点
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研究文本后门攻击对NLP系统的威胁。
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提出特定的评估协议以解决现有评估中的真实环境差异问题。
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开发开源工具包OpenBackdoor以促进文本后门学习的实现和评估。
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详细探讨攻击和防御模型的性能。
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提出聚类-based的防御策略CUBE，为未来模型开发提供基础。
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