本文提出了一种新颖的神经网络后门检测与修复方法，能够在不依赖干净数据的情况下识别和修复后门数据。该方法基于缩放预测一致性（SPC）技术，显著提高了后门数据识别的准确性，实验结果表明其性能优于现有基准。
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