敵対的摂動に関する問題を生成コストに対する防衛コストの観点から捉え直していること。また、提案を行なっている攻撃方法についてのDatasetの作成とAmazon Mechanical Turkを用いて人間のそれらの摂動に関する知覚可能性の調査も行なっている点。

AlexNet, ResNet34 , VGG16に対して複数の攻撃方法（Affine, Blur, Color Jitter, FGSM等）でAdversarial Trainingを行なったものに、提案手法で攻撃を行なった結果、頑健性が大きく向上しているものは確認されず、提案手法に対する脆弱性を明らかにした。