대항적 강건성

대립적 강건성(Adversarial Robustness)은 기계 학습 모델이 다양한 대립적 공격에 얼마나 취약한지를 평가하는 작업입니다. 이 작업의 목표는 악의적인 입력에 대한 모델의 저항력을 향상시키고, 실제 응용 프로그램에서 모델의 안정성과 신뢰성을 보장하는 것입니다. 이를 통해 모델의 보안 취약점이 식별되고 수정되어 시스템의 전체 보안이 개선됩니다. 대립적 환경에서는 대립적 강건성이 데이터 프라이버시를 보호하고 모델이 조작당하는 것을 방지하는 데 매우 중요합니다.