예측 불가능한 적대적 공격에 대한 강건성 테스트

저희는 신경망 분류기가 훈련 과정에서 접하지 못한 적대적 공격에 대해 얼마나 안정적으로 방어할 수 있는지 평가하는 방법을 개발했습니다. 저희의 방법은 UAR(Unforeseen Attack Robustness, 예측 불가능한 공격 강건성)이라는 새로운 측정 지표를 제시합니다. UAR은 단일 모델이 예상치 못한 공격에 대해 얼마나 강건한지 평가하며, 더 다양한 범위의 예측 불가능한 공격에 대한 성능 측정의 필요성을 강조합니다.