본 논문은 선형 및 비선형 분류 문제에 대해 SVM 마진 개념에 영감을 받은 새로운 적대적 학습 방법을 제안한다. 이를 통해 적대적 공격에 대한 강건성을 가진 분류기를 학습할 수 있으며, 이에 대한 유한 표본 복잡도 보장을 제공한다.
