提供された文脈に基づいて、TABDet（Task-Agnostic Backdoor Detector）は、基本的な挿入型テキストバックドア攻撃に対して効果的であることが示されています。ただし、より高度な挿入型攻撃、例えばEP（Embedding Poisoning）やRIPPLES（Randomly Inserted Perturbations for Poisoning and Label Leakage）などに対しても同様に効果的であるかどうかは、本手法の検出原理や特性に依存します。これらの攻撃は、モデルの重みや埋め込みなどの異なるレベルを変更するため、TABDetがこれらの変更を検出する能力があるかどうかは、さらなる検証が必要です。