TABDetの検出原理は、最終層のロジットを使用してバックドア攻撃を検出することに焦点を当てています。このアプローチにより、異なるNLPタスクにおいても一貫した検出性能を実現し、バックドア攻撃の特徴を効果的に捉えることが可能となります。また、TABDetは異なるタスク間で共通の特性を活用してバックドア攻撃を検出するため、NLPモデルの脆弱性に関する深い洞察を提供します。特に、最終層のロジットに焦点を当てることで、異なるタスクやモデル構造におけるバックドア攻撃の共通点や特性を理解することができます。これにより、NLPモデルのセキュリティに関する理解を深めることができます。