敵対的摂動とは、入力データに加えることで分類器を騙すことができるノイズのことである。この論文は、入力データに依存しない敵対的摂動であるuniversal adversarial perturbations (UAPs)をフーリエ解析の視点で解析し、UAPを生成する新たな手法を提案する。