通过观察高维度输入数据的实践系统，发现对抗性攻击对大多数模型具有威胁性，随机扰动易受影响。需要更严格的对抗性训练来检测对抗性示例。
高维度输入数据的实践系统显示对抗性攻击对大多数模型构成威胁。
随机扰动对模型的鲁棒性易受影响。
即使分类器决策边界与训练和测试数据之间只有小的边距，随机取样的扰动也难以检测对抗性示例。
需要更严格的对抗性训练来检测对抗性示例。
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