تُظهر دراسة أن مدرب النماذج المعادي يمكنه زرع أبواب خلفية في فئة كبيرة من الشبكات العصبية العميقة ذات التغذية الأمامية، وهي غير قابلة للكشف إحصائياً حتى في الإعداد ذو الصندوق الأبيض. تتيح هذه الأبواب الخلفية توليد أمثلة معادية قائمة على الثبات من خلال ربط المدخلات البعيدة بمخرجات قريبة بشكل غير عادي.
تظل النماذج المزروعة بها أبواب خلفية والنماذج المدربة بصدق قريبة في مسافة التغير الكلي، مما يعني أنها لا يمكن تمييزها حتى عندما تكون أوصاف النموذج الكاملة، مثل جميع الأوزان، متاحة. بدون الباب الخلفي، من المستحيل إثباتياً تحت الافتراضات التشفيرية القياسية توليد مثل هذه الأمثلة المعادية في وقت متعدد الحدود.
تسلط هذه النتائج الضوء على عدم تماثل جوهري في القوة بين مدربي النماذج ومستخدمي النماذج فيما يتعلق بأمان ونزاهة نماذج التعلم العميق.