MRCert certifica robustez contra patches adversariais sem sacrificar acuracia do modelo
Um novo defensor baseado em mascaramento consegue, pela primeira vez, certificar formalmente que a predicao de um classificador de imagens nao foi manipulada por um patch adversarial fisico sem a perda de acuracia tipica de metodos baseados em suavizacao. Em testes no ImageNet, o MRCert atingiu 35,1% de acuracia certificada contra patches de 16 pixels, enquanto o estado da arte anterior falhou completamente nesse cenario.
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