本文主要研究了机器学习模型的鲁棒性问题，特别是针对 l∞ 攻击所造成的影响，并考察了基于 Rademacher 复杂度的鲁棒泛化问题。研究表明，通过限制权重矩阵的 l1 范数可能是提高在对抗环境下的泛化性能的有效方法。

Oct, 2018

对受到恶意干扰数据的公平约束学习的脆弱性进行研究，发现使用随机化分类器可以降低损失。

Jul, 2023

本文通过应用最优传输、鲁棒统计、泛函分析和博弈理论等技术工具，重审了 adversarial risk 的定义并探究了其与 adversarial robustness 的等价关系，证明了在对抗分类问题中存在纯 Nash 均衡，并通过最小化两个分布在无限 - Wasserstein 不确定性集之间的贝叶斯误差来描述 adversarial risk。

Jan, 2022

研究了在 $l_r$-norm 测量下带有敌对干扰的线性假设的敌对经验 Rademacher 复杂性的上限和下限，扩展了已有的结果并提供了更精细的维度依赖性分析，并在单个 ReLU 单元和具有一层隐藏层的前馈神经网络中提供了 Rademacher 复杂度上下界。

Apr, 2020

采用输入随机化生成的分类器的集合可以具有很强的鲁棒性，该方法可扩展到更广泛的分布，特别是在离散情况下保证敌对的鲁棒性，并给出了相应的算法，此外，该研究有助于通过假设分类器的函数类来提高保证，并且具有图像和分子数据集上的实际应用。

Jun, 2019

本论文分析了深层网络的一个有趣现象，即它们对于对抗性扰动的不稳定性，并提出了一个分析分类器鲁棒性的理论框架，并且为对抗性扰动的鲁棒性建立了一个上限。具体而言，我们建立了分类器对于对抗性扰动的鲁棒性的一个通用上限并用一些线性和二次分类器的例子说明了所获得的上限。我们的结果表明，在涉及小区分能力的任务中，所有选定的分类器将不会对于对抗性扰动产生鲁棒性，即使达到了较高的准确率。

Feb, 2015

本文首次给出了一个多项式时间算法，用于在示例和标签中对抗性堕落下执行线性或多项式回归，并基于 SoS 方法提出了一种自然的凸松弛方法来解决非凸优化问题。

Mar, 2018

本文研究了一种介于随机噪声和最坏情况之间的半随机噪声环境下非线性分类器的鲁棒性，并建立了理论边界，确认并量化了分类器满足曲率约束条件时对随机噪声的鲁棒性。

Aug, 2016

本研究探讨了使用自然低秩表示训练神经网络以提高分类器对抗干扰抵抗力的效果，并提出了一种基于乘法权重更新方法且具有可证明保证的快速算法，以使得网络对于特定类型的干扰具有认证的鲁棒性。

Jul, 2020

研究了均匀分布在 {0,1}^n 上的实例中的敌对扰动，提出了不同于通常定义的错误区域的保真度定义，并根据该定义研究了任何分类问题的任何分类器的风险和稳健性的内在限制。使用布尔超立方体的等周不等式和中心极限定理，对单个和大规模的问题提出了与数学相关的结果。

Oct, 2018