提升人工智能系统的安全性：一种检测深度神经网络后门的新方法
我们的研究利用先进的张量分解算法（独立向量分析、多集合规范相关分析和并行因子分析）分析训练好的深度神经网络的权重，有效地区分带后门和干净的模型，从而增强网络系统中深度学习和人工智能的安全性。
本文介绍了一种新的神经网络后门检测和修复方法，通过实验证明其在文本和图像分类中的有效性。该方法可以检测和修复植入后门的数据，无需可验证和可信数据集。
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