本文旨在解释快速对抗训练（Fast Adversarial Training, FAT）中出现的灾难性过拟合（Catastrophic Overfitting, CO）现象。FAT能高效提升神经网络对对抗样本的鲁棒性，但容易发生CO，即模型过度拟合训练时使用的特定攻击，导致对其他攻击的泛化能力差。现有方法虽提出了各种缓解策略，但缺乏系统直观的解释。本文创新性地从后门攻击（backdoor）的角度解读CO：通过路径划分、多样特征预测和通用类别可区分触发器的验证，将CO视为不可学习任务（unlearnable tasks）的弱触发器变体，从而统一了CO、后门攻击和不可学习任务的理论框架。基于此，作者提出了多种后门启发的缓解方法：（1）使用微调、线性探测或重新初始化技术重新校准受CO影响的模型参数；（2）引入权重异常值抑制约束，控制模型权重的异常偏差。大量实验支持了对CO的解释，并证明了所提缓解策略的有效性。本文适合机器学习安全、对抗鲁棒性方向的研究人员阅读。