本研究解决了机器学习分类器在面对对抗性双胞胎（ad）时的脆弱性问题。通过定义ad的性质，揭示了大多数分类器在特定情况下的脆弱性，并探讨了提高ad稳健性的方法，从而为机器学习系统的可靠性和安全性提供了重要的改进方向。
研究分析了机器学习分类器在对抗性双胞胎下的脆弱性，揭示其弱点并探讨增强稳健性的方法，以提高系统的可靠性和安全性。
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