本研究提出FFCBA方法，解决多目标后门攻击中干净标签攻击性能不稳定和扩展性差的问题。通过特征扩展和迁移，生成有效的噪声触发器，实现高效的跨模型攻击，展现出优越的攻击性能和良好的鲁棒性。