疎な摂動によるAdversarial Exampleはl_0ノルムを用いた最適化問題として定式化されるが、NP-hardになってしまう。そこで、l_1ノルムを用いた最適化として問題を緩和し、l_1ノルムを用いたDeepFool（線形近似を用いて反復的に摂動を計算する攻撃手法で著者らの先行研究）を用いて効率的に摂動を計算している。

先行研究である、JSMAやone-pixel attackと比較してかなり高速（VGG19、CIFAR-10でJSMAの約20倍高速）に同等の誤認識率のAdversarial Exampleを生成可能。