敵対的堅牢性

対抗的堅牢性（Adversarial Robustness）は、機械学習モデルがさまざまな対抗的攻撃に対してどれほど脆弱であるかを評価するタスクです。このタスクの目的は、悪意のある入力に対するモデルの抵抗性を高め、実際の応用においてモデルの安定性と信頼性を確保することです。対抗的堅牢性を通じて、モデルのセキュリティ上の脆弱性を特定し、修正することができます。これにより、システム全体のセキュリティが向上します。対抗的な環境では、対抗的堅牢性がデータプライバシーの保護やモデルの操作防止に不可欠であり、その重要性が高まっています。