クロス・タスクで悪用不可能な例を生成することを学習

この記事はおそらく、機械学習モデルに対する敵対的サンプルの作成に関する新しいアプローチについて議論しています。「クロス・タスク」に焦点を当てていることから、異なるタスク間で堅牢なサンプルを生成し、モデルのテストと潜在的なセキュリティ向上に役立てようとしていることがわかります。「悪用不可能な」という言葉は、簡単に回避したり、モデルを侵害するために使用したりできないサンプルを作成しようとしていることを示唆しています。