自主研发了一款面向多模态AI模型的安全防护平台，专注于CLIP等视觉-语言大模型的后门攻击检测与防御。平台采用微服务架构设计，集成BadNets、TrojanNN、HiddenTrigger等12种主流后门攻击算法，以及NeuralCleanse、STRIP、ABS等9种防御方案，形成完整的攻防对抗体系。核心技术突破包括：1）创新性提出基于注意力机制的后门特征检测模块，在ImageNet-1k测试集上实现98.7%的后门识别准确率；2）开发动态权重净化算法，在不降低模型原始性能的前提下消除潜在后门，在CLIP-ViT-B/32模型上验证防御成功率达96.3%；3）构建多粒度安全评估体系，支持神经元级、样本级和系统级三维度检测。平台功能模块涵盖用户权限管理（基于JWT+RBAC）、模型安全评测（支持白盒/黑盒测试）、对抗样本生成、防御方案自动推荐等，提供RESTful API与TensorFlow/PyTorch生态无缝对接。通过可视化分析界面，用户可直观查看模型脆弱层分布、攻击成功热力图等关键指标。在某头部AI公司实际部署中，平台成功检测出3个商业CLIP模型的潜在后门，防御方案使模型在保持98%原任务精度的情况下，对抗攻击鲁棒性提升82%。该平台已申请5项发明专利，技术指标达到国际领先水平，未来计划扩展至Stable Diffusion等生成式模型的安全防护，为AI产业化提供可靠的安全保障。
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