画像分類タスクにおける敵対的攻撃手法は、主にネットワークの脆弱性を示すことやその安全性をテストするために広く研究されてきました。小さな摂動や変換を加えるだけで、ニューラルネットワークが誤った予測結果を出力することが可能であり、これは実世界のシナリオで重大な影響を及ぼす可能性があるからです。特に自動運転技術などのセンサーデータ処理システムでは、このような攻撃から保護する必要があります。したがって、画像分類タスクへの敵対的攻撃手法は、機械学習システムの信頼性と堅牢性を評価し向上させる上で重要な役割を果たしています。