評估該框架對抗對抗性攻擊的魯棒性可以通過以下幾個步驟進行：
對抗樣本生成：使用對抗樣本生成技術（如FGSM或PGD）來創建針對模型的對抗樣本，這些樣本旨在欺騙模型，使其產生錯誤的預測。
模型測試：將生成的對抗樣本輸入到框架中，觀察模型的預測結果，並與正常樣本的預測結果進行比較。這可以幫助識別模型在面對對抗性攻擊時的脆弱性。
魯棒性指標：計算模型的魯棒性指標，如對抗精度、對抗損失等，這些指標能夠量化模型在對抗樣本上的表現，從而評估其魯棒性。
防禦機制實施：在評估過程中，可以實施不同的防禦機制（如對抗訓練、模型集成等），並比較這些防禦措施對模型魯棒性的影響。
通過這些步驟，可以全面評估該框架在面對對抗性攻擊時的魯棒性，並為未來的改進提供依據。