본 논문은 AI 정렬 및 안전 분야에서 중요한 문제인 견고성(Robustness)에 초점을 맞추어, 안전 필수 시스템에 신경망 모델의 활용이 증가함에 따라 신경망의 견고성을 검증하기 위한 일반화된 프레임워크를 구축하는 것을 목표로 한다. 특히, 신경망의 출력에 대한 신뢰도를 고려한 새로운 견고성 변형을 제안하고, 이를 검증하기 위해 신경망에 추가 레이어를 추가하는 혁신적인 통일 기법을 개발했다. 제안된 방법은 기존의 인코딩 방식을 개선하여 최첨단 신경망 검증 도구를 활용할 수 있도록 하며, 8870개의 대규모 벤치마크를 통해 기존 방식 대비 우수한 성능을 입증했다.
