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第一篇clean-label的攻击
 
https://blog.csdn.net/austinyxx/article/details/123208544
lable-consitent backdoor attacks
该攻击方法给数据集输入一些数据，这些数据被加上了backdoor trigger，但是它们的图像内容和标签是一致的。
e.g. 我们要使含有trigger的图像都被识别成飞机，所以生成一批含有trigger的图像，它们的内容确和标签都是飞机，但是模型在识别的时候极度依赖该trigger，后续在遇到含有trigger的图像时，无论内容是否为飞机，模型都会将其识别为飞机。
成功的关键点在于图像必须经过处理，使其能够被模型正确识别但非常模糊。这样模型在识别这些被污染的数据时会极其依赖植入的trigger，从而达到攻击者的目的。
 
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