文献综述｜NLP领域后门攻击、检测与防御前言：在信息安全中后门攻击（Backdoor Attack）是指绕过安全控制而获取对程序或系统访问权的方法。而随着深度学习以及各种神经网络模型的广泛应用，神经网络中存在的后门问题也引起了研究人员的广泛关注。神经网络后门攻击就是使网络对正常的输入做出正确的判断且表现没有异常，但对于携有特定标记（Trigger）的输入会做出异常的输出。这种后门需要攻击者在神经网络的训练阶段通过特殊的方法植入神经网络，因为在没有特定触发标记时表现正常，因此其具有非常强的隐蔽性，神经网络中后门的存在大大阻碍了网络模型在安全敏感领