전체 슬라이드 이미지에 대한 적대적 공격은 주로 이미지나 그래프 수준에서 발생합니다. 예를 들어, Fast Gradient Sign Method (FGSM)과 같은 기법을 사용하여 이미지 수준에서 작은 왜곡을 가해 모델의 성능을 손상시킬 수 있습니다. 그래프 수준에서는 meta-gradient 기술을 활용하여 그래프의 구조를 조작하여 모델을 속일 수 있습니다. 이러한 적대적 공격은 모델의 성능을 저하시키고 잘못된 예측을 유도할 수 있으며, 특히 의료 분야에서는 잘못된 진단이나 치료에 이어질 수 있어 매우 심각한 문제입니다.