Perturb-ability Score (PS) は、ネットワーク侵入検知システム (NIDS) に特化した概念ですが、他の多くの機械学習システムにも適用可能です。例えば、サイバーセキュリティの分野では、マルウェア検出システムやフィッシング検出システムにおいても、攻撃者がどの特徴を操作しやすいかを評価するために PS を利用できます。また、画像認識システムや音声認識システムにおいても、特定の特徴がどれだけ簡単に操作されるかを評価することで、モデルの堅牢性を向上させることが可能です。さらに、金融詐欺検出システムや異常検知システムにおいても、特徴の操作可能性を定量化することで、攻撃に対する防御策を強化することが期待されます。このように、PS は多様なシステムにおいて、特徴の堅牢性を評価し、攻撃に対する防御を強化するための有用な指標となり得ます。