본 논문은 기존의 기울기 기반 적대적 공격이 점 구름 분류 모델의 강건성을 평가하는 데 있어 점 구름의 이질적인 특성을 고려하지 못하고 과도하고 인지 가능한 섭동을 생성하는 한계를 지적합니다. 이를 해결하고자, 가중치 기울기와 적응적 단계 크기 전략을 통합하여 점들의 불균일한 기여도를 고려하는 WAAttack 프레임워크와, 점 구름을 하위 집합으로 분해하여 구조적으로 중요한 영역에 섭동을 집중하는 SubAttack 전략을 제안합니다. WAAttack은 각 점의 국소 구조와 민감도에 따라 업데이트를 동적으로 조정하여 더욱 목표 지향적이고 미묘한 섭동을 가능하게 합니다. 실험 결과, 제안된 방법이 최첨단 기준 모델보다 훨씬 인지할 수 없는 적대적 예시를 생성하는 데 우수함을 보여줍니다.
