Imperio: 通过语言指导的后门攻击实现任意模型控制

 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。

这篇论文通过使用语言理解能力提升后门攻击对抗技术，控制受害模型并产生期望输出，有效且具弹性地攻击复杂数据集。

本文提出了一种新的方法，将包含触发器的输入直接映射到预训练 NLP 模型的预定义输出表示，而不是目标标签。该方法可以将后门引入广泛的下游任务中，无需先前知识。通过实验，证明了该方法对不同的任务和模型是普适的，但也带来了严重威胁。

下游任务 后门引入 触发器 预定义输出表示 预训练 NLP 模型
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