あらゆる場合のバックドア攻撃に対しても、そのモデルにバックドアが仕込まれているかどうかを測るベンチマーク手法を提案。いくつかの更新（学習）可能な入力であるUniversal Litmus Patterns(ULPs)をモデルに入力し、それらをプーリングした値を使って、そのモデルがクリーンかどうかを分類する。