이 연구에서 제안된 방어 기법은 다른 유형의 신경망 모델이나 응용 분야에서도 효과적으로 적용될 수 있습니다. 제안된 방어 기법은 배치 정규화 레이어를 대체하는 채널별 특성 정규화(Channel-wise Feature Normalization, CFN)를 활용하며, 이는 다양한 유형의 신경망 모델에 적용할 수 있는 일반적인 방법론입니다. 또한, 이 방어 기법은 설명 인식 백도어 공격에 대해 견고하며, 다양한 설명 방법에 대해 효과적으로 작동함을 입증하였습니다. 따라서, 이 연구에서 제안된 방어 기법은 다른 유형의 신경망 모델이나 응용 분야에서도 효과적으로 적용될 수 있을 것으로 기대됩니다.