OpenAI 提出 UAR 指标，评估神经网络抵御未见对抗攻击的鲁棒性

OpenAI 开发出一种方法，用于评估神经网络分类器能否可靠抵御训练中未见的对抗攻击，并提出新指标 UAR（Unforeseen Attack Robustness），可衡量单一模型面对未预期攻击时的鲁棒性。该方法同时指出，需要在更多样化的未见攻击范围内衡量模型表现。