エネルギーベースモデルの観点から、敵対的攻撃の検知や防御は、エネルギーのダイナミクスを利用することで実現できます。具体的には、敵対的サンプルのエネルギーを評価し、自然データのエネルギーと比較することで、異常なサンプルを特定することが可能です。例えば、敵対的攻撃によって生成されたサンプルは、通常のデータよりもエネルギーが低くなる傾向があるため、これを利用して攻撃を検知することができます。
また、敵対的訓練（AT）を通じて、モデルが自然データと敵対的データのエネルギーを整合させるように訓練することで、モデルのロバスト性を向上させることができます。TRADESのような手法を用いることで、敵対的サンプルのエネルギーを抑えつつ、自然データのエネルギーと整合させることができ、結果として敵対的攻撃に対する防御力が向上します。