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通过混合模式潜在修改的后门攻击
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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
本文介绍了一种后门注入攻击方法，可以在不削弱受害者模型有效性的情况下实现模型毒化。实验评估证明，这种攻击在小的注入率下也能达到高攻击成功率。
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关键要点
- 介绍了一种后门注入攻击方法，属于数据投毒攻击的特定类型。
- 讨论了攻击者如何将后门注入到深度学习模型中。
- 提出了两种后门生成方法，能够在不削弱受害者模型有效性的情况下实现模型毒化。
- 实验评估显示，在小的注入率（约1%）下，攻击成功率可达90%以上。
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