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摘要
摘要
入侵检测系统作为维护网络空间安全的核心技术，近年来在深度学习技术
的推动下取得了显著进展。然而，后门攻击的出现对深度学习模型的性能构成
了新的挑战。后门攻击通过提供伪造的中毒数据给分类器训练，导致分类器发
生模型倾斜，造成模型错误分类，对入侵检测系统的准确性造成威胁。为深入
研究入侵检测系统中后门攻击的影响及其应对策略，提升流量空间后门攻击性
能及防御性能，本文分别提出了一种后门攻击方法和一种后门防御方法，通过
实验
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