深度分析 「ParallelepipedoNN」利用格路徑遍歷提升 MLP 對抗樣本魯棒性形式化驗證 針對人工智慧安全中的對抗魯棒性問題，本研究提出 ParallelepipedoNN 框架，將多層感知器的驗證過程轉化為格路徑遍歷問題。透過定義健全與完整認證，並利用格遍歷算子進行迭代精煉，該系統能精確計算出最大健全與最小完整區間。研究結果顯示，此方法能克服傳統凸鬆弛方案的低精準度問題，並為魯棒性優化提供非平凡解的決定性保證。
