적대적 공격은 모델의 일반화 성능에 장기적인 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 공격은 모델이 훈련될 때 고려되지 않은 새로운 측면을 모델이 학습하도록 유도할 수 있으며, 이는 모델의 취약성을 노출시킬 수 있습니다. 또한 적대적 공격은 모델이 실제 세계에서 예상치 못한 입력에 대해 부정확하게 작동할 수 있도록 만들어 모델의 일반화 능력을 저하시킬 수 있습니다. 이는 모델이 실제 환경에서 신뢰할 수 없는 예측을 내놓을 수 있음을 의미하며, 이는 모델의 실제 성능과 안정성에 영향을 줄 수 있습니다.