Adversarial Robustness

Adversarial Robustness 是评估机器学习模型在面对各种对抗性攻击时的脆弱性的任务。其目标是增强模型对恶意输入的抵御能力，确保模型在实际应用中的稳定性和可靠性。通过该任务，可以识别和修复模型的安全漏洞，提高系统的整体安全性。在对抗性环境中，Adversarial Robustness 对于保障数据隐私和防止模型被操纵具有重要应用价值。