该论文针对机器学习模型面临的清洁标签后门攻击防御难题，提出了一种名为 PoisonSpot 的新型检测系统。清洁标签后门攻击通过污染训练数据嵌入隐藏行为，且无需修改标签，使得现有防御手段难以有效检测。PoisonSpot 的核心创新在于借鉴动态污点追踪思想，实现了细粒度的训练来源追踪：它能够监控单个训练样本在整个训练过程中对模型参数更新的影响，并基于影响谱线为每个可疑样本分配毒性分数，从而精确识别并剔除携带后门触发器的样本。在多个基准数据集和攻击场景（包括自适应攻击策略）下的实验评估表明，PoisonSpot 相比现有最先进的清洁标签后门防御方法具有显著优势：始终实现高真阳性率、低假阳性率，并有效减轻后门攻击。此外，该系统在重训练和微调等多种训练设置下均能高效运行，展现出良好的鲁棒性和可扩展性。论文详细描述了追踪机制、毒性评分算法以及防御流程，为机器学习安全领域提供了一种精准、可操作的防御方案。