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title: "對抗準確度（Adversarial Accuracy）"
slug: adversarial-accuracy
language: zh-TW
source: https://aiterms.tw/terms/adversarial-accuracy
updated_at: 2026-07-04
tags: [模型評估, AI倫理與治理, 機器學習, 深度學習, source:ipas]
ipas_term: true
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# 對抗準確度（Adversarial Accuracy）

衡量模型在面對惡意擾動輸入時的性能，評估其魯棒性與安全性。

## 完整說明

對抗準確度是一種模型評估指標，用於衡量機器學習模型在面對經過精心設計的微小惡意擾動（對抗樣本）時，仍能保持正確預測的能力。它能夠評估模型對抗攻擊的魯棒性與安全性，常見應用包括自動駕駛、金融詐欺偵測及醫療診斷系統的安全性評估。

## iPAS 考試出題分析

屬於未分類考範圍。

## 常見問題

### 為什麼深度學習模型容易受到對抗攻擊？

深度學習模型容易受到對抗攻擊的原因有多方面。一個主要原因是它們的線性特性：儘管整體是非線性的，但在局部區域，深度學習模型行為可能近似線性。這使得攻擊者可以通過沿著損失函數的梯度方向對輸入進行微小調整，累積這些微小變化，最終導致模型做出錯誤判斷。此外，模型的過度參數化、高維輸入空間以及訓練數據的有限性也可能導致模型學習到一些「非魯棒」的特徵，這些特徵在面對微小擾動時會變得不穩定。研究表明，模型對抗樣本的脆弱性是其泛化能力的一種副作用。

### 如何提高模型的對抗準確度？

提高模型的對抗準確度是機器學習領域的一個活躍研究方向，主要方法是對抗訓練。對抗訓練的核心思想是在模型的訓練過程中，不僅使用原始的乾淨數據，還加入由當前模型生成的對抗樣本。通過讓模型在這些被擾動的數據上進行訓練，模型能夠學習到更魯棒的特徵，從而提高其對抗攻擊的抵抗能力。其他方法包括：使用更魯棒的模型架構、特徵去噪、輸入轉換（如隨機化輸入）、利用集成學習、以及設計更具解釋性的模型來理解其脆弱點。然而，這些方法往往會以犧牲部分標準準確度或增加計算成本為代價。

### 對抗準確度與模型可解釋性有何關聯？

對抗準確度與模型可解釋性（XAI）之間存在間接但重要的關聯。理解模型為何容易受到對抗攻擊，以及對抗樣本如何影響其決策，是提高對抗準確度的關鍵。XAI技術，如顯著性圖（saliency maps）或LIME/SHAP等，可以幫助我們可視化模型在做出決策時所關注的輸入區域。通過分析這些解釋，研究人員可以識別模型對哪些不相關或脆弱的特徵過於敏感，進而改進模型架構或訓練策略，使其學習到更具魯棒性的特徵。此外，一個更可解釋的模型可能更容易被審查和驗證，從而發現潛在的對抗脆弱點。

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來源：https://aiterms.tw/terms/adversarial-accuracy
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最後更新：2026/07/04
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