Adversarial Attackのための代替モデルを実際のデータなしで作成する手法（DaST）を提案。代替モデルの学習には、特殊なGANから生成された合成データと攻撃対象のモデルから取得したラベルを使用する。GANは図にあるように、複数に分岐しており、それぞれが一つのクラス生成に対応する。これにより生成されるデータをコントロールする。