目前文本后门攻击方法存在单一触发识别问题。本研究提出基于语法和情感的双触发攻击，优化了毒化数据集的构建，实验结果表明其攻击性能优于传统方法，揭示了文本后门攻击的严重危害。

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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