잡음 크기의 상충
기존 정화의 낮은 잡음은 정상 입력의 의미를 보존하려는 선택이다. 연구는 더 큰 잡음으로 강건성을 높일 여지를 조사하면서 원본 왜곡의 위험도 함께 다룬다.
근접 보정과 추가 잡음
순방향에서 높은 잡음을 사용하고 원래 자료에 가깝게 유지하는 ring proximity correction을 제안했다. 역방향에는 추가 잡음을 주입해 교란을 희석하는 확률적 추출을 결합한다.
방어 효과와 비용의 평가
원 연구는 ImageNet에서 AutoAttack에 대한 강건 정확도와 추론 시간을 평가했다. 잡음의 증가가 무조건 유리하다는 가정 대신 보정과 추출 구성을 함께 비교한 접근이다.
관련 문서
DiffPure / RDC 강건 확산 분류기 / DDPM / Diffusion Classifier / 점수 기반 확률 미분 생성 / 확률 분포