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우리는 신경망 분류기가 훈련 중에 볼 수 없는 적대적 공격에 대해 신뢰성 있게 방어할 수 있는지 평가하는 방법을 개발했습니다. 우리의 방법은 새로운 지표인 UAR(예기치 않은 Atta...)를 산출합니다.
출처 제공 본문
We’ve developed a method to assess whether a neural network classifier can reliably defend against adversarial attacks not seen during training. Our method yields a new metric, UAR (Unforeseen Attack Robustness), which evaluates the robustness of a single model against an unanticipated attack, and highlights the need to measure performance across a more diverse range of unforeseen attacks.
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