本研究提出了框架SAMURAI，以保护AI硬件免受对抗性攻击。通过引入AI性能计数器和TANTO分析引擎，SAMURAI能够实时识别安全漏洞，检测准确率达到97%，显著优于传统方法。

改进版SAM 2（SAMURAI）由华盛顿大学全华人团队提出，利用经典卡尔曼滤波器提升视觉目标跟踪能力，有效解决快速移动和遮挡问题。该方法无需重新训练，实时运行，适用于复杂场景，如打斗游戏和舞蹈表演，展现了经典技术的有效性。