防御arXiv 2609.06346
面向后门攻击下持续学习的鲁棒动态扩展：净化与选择性恢复
提出持续学习下的净化与选择性恢复框架，抵御逐任务训练投毒后门
- arXiv
- 2609.06346
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- ViT-B/16
摘要作者报告任务内净化与恢复可配合动态专家防御后门，但保证依赖分离条件。
这是一项面向持续图像分类的后门防御研究：模型只使用当前任务数据，同时需要保留过去知识并避免学习恶意监督。
提出持续学习下的净化与选择性恢复框架，抵御逐任务训练投毒后门
这是一项面向持续图像分类的后门防御研究：模型只使用当前任务数据，同时需要保留过去知识并避免学习恶意监督。