Provable Adversarial Defense

Provable Adversarial Defense是一种旨在通过数学证明确保机器学习模型在面对对抗性攻击时依然保持鲁棒性的技术。其核心目标是提供可验证的安全保障，使模型能够在已知威胁环境下稳定运行。该技术的应用价值在于提升模型的安全性和可信度，特别是在金融、医疗等高风险领域中，能够有效抵御恶意攻击，保护数据和决策的完整性。