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南京大学iSE实验室提出MIMIC方法，利用互信息引导知识蒸馏，从可能带后门的预训练编码器中提取干净学生网络，仅需不到5%干净数据即可在保持性能的同时显著降低攻击成功率，在两类攻击下均优于七种现有技术，成果发表于TIFS并开源。

南京大学iSE实验室提出基于互信息引导的预训练编码器后门缓解方法MIMIC，通过知识蒸馏与互信息定位良性知识，在不依赖下游任务且不牺牲模型性能的前提下清除后门。实验表明该方法在两类攻击下全面超越七种先进防御技术，攻击成功率大幅降低，成果发表于TIFS期刊。