通过类子空间正交化（CSO）提升后门检测器的灵敏度
Improving the Sensitivity of Backdoor Detectors via Class Subspace Orthogonalization
AI 导读
研究者提出即插即用的类子空间正交化（CSO）方法，提升后训练后门检测器的灵敏度。该方法利用每类少量干净样本进行约束优化，在优化检测统计量的同时正交化抑制类固有特征，使非目标类的统计量大幅下降，而后门目标类仍保留来自触发器的贡献。研究在混合标签攻击和自适应攻击等挑战性场景下评估了 CSO。