上海交通大学 发布 BackdoorMBTI 数据集, 应用在 后门防御、多模态学习 领域

上海交通大学 本次发布的数据集 BackdoorMBTI, BackdoorMBTI是由上海交通大学创建的多模态后门学习基准工具包，旨在评估后门防御方法。该数据集涵盖了图像、文本和音频三种代表性模态，包含11个常用数据集，涉及对象分类、面部识别、情感分析等多个应用场景。数据集的创建过程包括数据处理、数据中毒、后门训练和评估，确保了系统的后门学习流程。BackdoorMBTI的应用领域主要集中在多模态后门防御研究，旨在解决后门攻击在多模态环境下的防御问题。

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