本文提出了ROAR框架，以解决模型漂移导致的后事补救无效问题。通过对抗性训练，该框架在多个数据集上展现出高效性和鲁棒性。同时，研究强调在算法回溯中应考虑公平、隐私和可解释性等价值观，并提出了改进机器学习模型透明性和伦理性的算法追溯方法。