Frank-Wolfe法を用いたホワイトボックス型敵対的攻撃の評価

本研究は、ホワイトボックス型敵対的攻撃においてFrank-Wolfe法の有効性を評価しています。この研究成果は、敵対的サンプルに対する機械学習モデルの堅牢性と脆弱性の理解に貢献する可能性があります。

• •特定のメソッドの経験的評価に焦点を当てている。
• •機械学習モデルの堅牢性に関する問題に取り組んでいる。
• •敵対的攻撃に対する脆弱性の可能性を特定している。