敵対的純化

敵対的浄化（Adversarial Purification）は、生成モデルを活用して入力データから敵対的摂動を取り除き、データの元のクリーンな状態を復元する敵対的防御手法です。この手法の主な目的は、モデルの堅牢性とセキュリティを向上させ、悪意のある攻撃に直面しても正確な予測性能を維持することです。敵対的サンプル攻撃から深層学習システムを保護する上で、この手法は重要な応用価値を持っています。