Universal Adversarial Perturbation (UAP) に対する防御手法の研究。学習済みのモデルの中の脆弱なフィルタを特定し、それらのフィルタからの出力を健全なものへと変換することでネットワーク全体の頑健性を向上させる手法を提案している。DNN中の6層において脆弱性の高い50%のフィルタに提案手法を提案するだけで、頑健性を大幅に向上させることが可能であることを示した。