后门防御旨在使用神经元剪枝、知识蒸馏等手段消除模型中隐藏的后门，阻止攻击者使用触发器样本控制深度学习模型的输出。本次学术报告主要讲解了两种以对抗性扰动和后门攻击关系为基础的后门防御方法。
对抗性扰动下的后门防御方法-赵怡清原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2024/01/17/%e5%af%b9%e6%8a%97%e6%80%a7%e6%89%b0%e5%8a%a8%e4%b8%8b%e7%9a%84%e5%90%8e%e9%97%a8%e9%98%b2%e5%be%a1%e6%96%b9%e6%b3%95/
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魏超2014.11.2
摘要：本报告介绍了深度神经网络模型水印的基本概念和嵌入方式，并讲述了两种深度神经网络模型水印保护方法，从水印嵌入、提取和验证三个角度分析了保护模型的原理，提升对模型知识产权保护的认…
