本研究提出了一种名为PAD-FT的轻量级防御机制，旨在应对深度神经网络的后门攻击。该方法通过数据净化选择干净数据，避免依赖额外的数据集，仅微调模型的最后分类层，展现出在多种攻击方法和数据集上的优越效果。