#风险度量

论文称对抗鲁棒研究过度聚焦 epsilon 球误导防御

该立场论文认为对抗机器学习研究对 epsilon 球与 ℓp 范数的执着是一种度量陷阱，向防御方传递了与现实系统漏洞不符的风险认知。作者主张这种范式让防御方优化狭窄的数学鲁棒性，反而可能助长攻击者利用其他对抗路径。