该论文提出了一种名为 LACMUS（Latent Concept Masking for Robustness）的通用鲁棒性增强方法，旨在提升深度神经网络（DNN）对对抗攻击和分布偏移的鲁棒性。作者认为，DNN 对对抗扰动和分布漂移的敏感性源于模型过度拟合数据集中的非共同概念（non-common concepts），导致依赖特定学习实例而增加脆弱性。LACMUS 通过将高维数据映射到潜在概念空间，识别并导航“非共同概念”的模式，然后应用概念掩蔽策略选择性遮蔽数据特征，迫使模型基于更广泛的信息进行决策，从而增强决策鲁棒性。该方法是一种攻击无关（attack-agnostic）的框架，采用概念级增强（concept-wise augmentation）来提升模型对多种对抗、语义和分布挑战的鲁棒性。论文贡献包括：开发了鲁棒性增强工具、提供了将数据映射到潜在概念空间的机制、识别概念级误分类模式的策略、以及利用潜在概念的新颖数据增强模块。实验在 MNIST、CIFAR-10、ImageNet 和 CelebA 数据集上进行，验证了 LACMUS 在增强模型弹性和泛化能力方面的有效性，即使训练数据稀缺时也有效。此外，论文向研究社区提供了增强后的数据集，以支持模型鲁棒性训练。