Provable Adversarial Defense

証明可能な敵対的防御は、機械学習モデルが敵対的攻撃に対して堅牢であることを数学的に保証する技術です。その主な目的は、検証可能なセキュリティ担保を提供し、モデルが既知の脅威環境で安定して動作できるようにすることです。この技術の応用価値は、特に金融や医療などの高リスク分野において、悪意のある攻撃に効果的に抵抗し、データと意思決定の integritiy（整合性）を保護することで、モデルのセキュリティと信頼性を向上させることにあります。