적대적 네트워크는 생성적 적대적 네트워크의 구현으로, 지정된 신경망 모델에 대해 배치 단위로 적대적 샘플을 생성하는 데 사용됩니다.

잘 훈련된 GAN은 다양한 적대적 사례를 대량으로 효과적으로 생성할 수 있습니다. 공격자는 이를 이용해 이전 공격과 다른 공격을 생성할 수 있습니다. 하지만 방어자는 분류기의 훈련을 강화하기 위해 레이블이 지정된 부정적인 입력을 생성할 수도 있습니다.

이는 2018년 초 카네기 멜론 대학과 노스캐롤라이나 채플힐 대학의 연구자들에 의해 제안되었습니다.