연구진은 온라인 서명 인식 모델의 취약점을 해결하기 위해 시간 편집 기반의 새로운 적대적 공격 프레임워크를 제안했어요. 기존 이미지 기반 공격은 고주파성 노이즈와 부자연스러운 획을 유발하지만, 제안된 방법은 시간적 살리언스에 따라 점을 삽입/삭제하여 원본 서명의 모양과 부드러움을 유지해요. Unipen 및 CASIA-OLHWDB 데이터셋 실험 결과, 제안된 방법은 기존 공격보다 뛰어난 블랙박스 공격 전이성을 보이며 시각적 구조를 보존했어요.