近日，计算机科学与工程学院张少波教授团队在《ACM Computing Surveys》（影响因子23.8，中科院一区TOP）上发表长篇综述论文“Backdoor Attacks and Defenses Targeting Multi-Domain AI Models: A Comprehensive Review”。

该综述论文全面探讨了人工智能（Artificial Intelligence，AI）在多领域下的后门攻击和防御相关问题，总结了AI领域后门攻击与防御研究的最新相关研究成果，以展示AI领域面临的最新安全问题，并展望未来可能的发展方向。论文根据AI模型的训练特点，详细阐述了多域AI模型容易遭受后门攻击导致的安全问题，以及如何进行有效的后门防御所带来的挑战。为了更全面综述最新的后门攻击和防御工作，论文从计算机视觉、自然语言处理、自动语音识别、视频动作识别、多模态、时间序列任务、生成学习和强化学习等多领域探讨了后门攻击和防御的最新研究成果，并总结了各领域之间后门攻击和防御研究内容的异同之处。论文讨论了目前多域AI模型后门攻击和防御方法的局限性，并展望了未来的研究方向，为推动人工智能安全研究的发展提供了可行的研究思路。

《ACM Computing Surveys》自1969年创刊至今，深受全球顶尖学者的广泛关注和一致认可，它致力于接收计算机领域具有代表性的前沿综述论文，目前是Cite Score上排名第一的计算机领域国际顶级期刊。

论文在线链接： https://doi.org/10.1145/3704725

▲论文首页

▲多域AI模型后门攻击

▲多域AI模型在线后门防御

（一审：李海屿 二审：王 虎 三审：李洪华）