연구진은 적대적 공격에 대한 모델의 견고성을 높이는 새로운 방법을 제시했어요. 이는 모델의 정확도를 약간 희생하는 대신, 적대적 공격에 대한 방어력을 강화하는 방식이에요.
기존 방식과 달리, 이 방법은 추론 시간 동안 발생하는 연산량을 줄여서 적대적 공격을 효과적으로 방어할 수 있다고 설명해요.
이 연구는 적대적 공격에 대한 방어 전략을 설계할 때 연산량과 정확도 사이의 균형을 고려해야 함을 강조하며, 향후 모델 보안 연구에 기여할 것으로 기대돼요.