本文提出了一种名为InverTune的多模态对比学习后门防御方法。多模态对比学习（如CLIP）易受后门攻击，攻击者可通过在训练数据中注入触发模式，使模型在测试时对带有触发器的样本产生恶意预测。现有防御方法通常假设攻击者仅篡改单模态或依赖干净数据，难以应对实际攻击。InverTune通过后门-对抗相关性分析（Backdoor-Adversarial Correlation Analysis）来检测并抵御后门。具体而言，该方法利用后门触发器与对抗性扰动之间的统计相关性，设计了一种新的训练范式，使模型在对比学习过程中自动抑制后门特征。实验在多个多模态数据集（如Flickr30K、MSCOCO）上验证了有效性，与现有防御相比，InverTune在保持下游任务性能的同时显著降低了后门攻击成功率，且不需要任何干净参考样本。本文主要贡献包括：首次将后门与对抗相关性引入多模态防御，提出无需干净数据的训练框架，以及在多个攻击场景下的鲁棒性验证。