本研究提出了名为AnywhereDoor的创新方法，解决了单目标后门攻击在动态推理中的适应性问题。该方法通过目标分离、触发马赛克和策略批处理，实现了多目标后门攻击，成功率提高了26%。

本文研究了实体物体触发的后门攻击及其防御方法，发现现有目标检测系统易受此类攻击影响。提出了多种后门攻击方式及基于熵的检测框架，实验表明攻击成功率高达92%。同时，开发了针对目标检测的后门防御框架，显著提高了后门去除率并控制了准确度损失。