본 연구는 심층 신경망 기반 네트워크 침입 탐지 시스템(NIDS)에서 적대적 공격에 대한 방어 전략으로, 의도적인 방어 기법 없이 네트워크 구조 자체의 선택이 효과적인 방어 수단이 될 수 있는지 조사했어요.
실험 결과, 얕은 네트워크, 축소된 특징 집합, ReLU 활성화 함수가 경사 기반 공격에 대한 취약성을 지속적으로 감소시키는 것으로 나타났고, 이는 FGSM, PGD, BIM 공격에 모두 적용돼요.
단순한 구조의 모델이 더 깊고 복잡한 적대적 훈련 모델보다 뛰어난 성능을 보이면서도, 깨끗한 트래픽 탐지 정확도를 유지하고 훈련 시간을 단축했어요.