연구진이 다중 소스 적대적 교란 제거(MAPE)라는 딥러닝 방어 기법을 제안했어요. 이 기법은 다양한 전이적 공격을 막기 위해 설계됐어요. MAPE는 단일 소스 적대적 교란 제거(SAPE) 메커니즘과 사전 훈련된 모델 확률적 스케줄링 알고리즘(PPSA)으로 구성돼요. MAPE는 ResNet-34 모델을 대상으로 CIFAR-10에서 95.1%, Mini-ImageNet에서 71.5%의 높은 방어율을 달성하며 최첨단 성능을 입증했어요.