过去十年，神经网络的鲁棒性研究广泛但未解决。论文提出改进评估方法，减少错误，并指出开源模型中嵌入空间攻击的威胁。通过演示防御方法，展示了缺乏最佳实践时容易高估鲁棒性的问题。

研究人员提出了改进神经网络鲁棒性评估的方法，探讨了恶意内容生成的嵌入空间攻击作为威胁模型，并演示了一种防御方法，展示了新方法鲁棒性的高估容易性。

该论文提出了改进神经网络鲁棒性评估和减少错误评估的方法，同时指出了嵌入空间攻击作为另一个威胁模型。通过演示防御方法，展示了在没有最佳实践的情况下过高估计鲁棒性的容易性。