复现BadNets攻击：分析深度学习模型供应链中的安全漏洞

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BadNets是一个重要的研究领域，旨在评估深度神经网络中的后门攻击。该研究通过复现BadNets攻击，展示了深度学习模型供应链中存在的安全漏洞。论文提出了一个基准模型BaseLine Model，其中包括卷积层、全连接层和激活函数等组件。作者还介绍了训练模型的过程，包括使用交叉熵损失函数和梯度下降优化器进行模型训练。此外，论文还介绍了后门模型BadNet Model，其中包括后门生成策略。通过对该论文的复现和分析，我们可以更好地了解深度学习模型供应链中的安全问题，并为未来的研究和应用提供参考。
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