重新思考后门攻击的触发器

后门攻击旨在将隐藏后门注入深度神经网络（DNNs），使得若隐藏后门被攻击者定义的触发器激活，受感染模型的预测将被恶意改变，而在良性样本上表现良好。目前，大多数现有后门攻击采用\emph{静态}触发器的设置，即训练和测试图像中的触发器具有相同的外观并位于相同区域。在本文中，我们通过分析静态触发器的特性重新审视该攻击范式。我们证明了当测试图像中的触发器与训练所用触发器不一致时，此类攻击范式是脆弱的。我们进一步探索如何利用该性质进行后门防御，并讨论如何缓解现有攻击的这种脆弱性。