本論文はニューラルネットワークの安定性評価のための新しい指標であるニューロンカバー変化率(NCCR)を提案する。 NCCRは、入力が変化したときに特定のニューロン出力の変化量を監視し、ニューラルネットワークの攻撃抵抗性と敵対的な例の安定性を測定します。変化量が小さいほど、より堅牢なニューラルネットワークと見なされます。画像認識および話者認識モデル実験結果は,NCCRがニューラルネットワークまたは入力の剛性をよく評価し,敵対的な例の検出を可能にすることを示した。敵対的な例は常にそれほど堅牢ではないからです。