Detecting Adversarial Data via Provable Adversarial Noise Amplification

本文研究了深度神经网络中对抗性噪声在不同层间的非均匀传播现象，并首次从理论上给出了形式化的对抗噪声放大定理。作者推导出一组充分条件，保证对抗噪声在特定层或特征空间中以可预测的方式放大，从而为对抗样本检测提供了坚实的数学基础。基于理论分析，他

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