本文研究了自动语音识别（ASR）模型在对抗性噪声下的鲁棒性，提出了 Cleancoder 预处理架构和噪声感知训练框架，以提高模型在嘈杂环境中的识别性能。研究表明，通过小幅度输入扰动，模型精度显著降低，但采用自适应方法后，词错误率显著下降。

本研究提出了一种名为AdvFace的面部隐私保护方法，通过生成对抗性噪声防御面部重建攻击。实验表明，AdvFace在保持面部识别准确性的同时，比现有方法更有效。此外，研究还探讨了局部差分隐私和对抗性重构学习等隐私保护技术，以提高面部识别的隐私性和准确性。