与传统的神经网络（TNN）不同，贝叶斯神经网络（BNNS）是通过掺入随机性来处理对抗性攻击的鲁棒和熟练。这种随机性提高了不确定性的估计，在TNN中缺乏特征。因此，我们研究了BNNS与使用多个贝叶斯神经架构的白盒攻击的鲁棒性。此外，我们通过将这种干预与对抗训练结合起来，通过将贝叶斯推动（即变分别贝叶斯）融合到DENSenet架构和BDAV来创建我们的BNN-DenSenet。实验在CiFar-10和FGVC飞机数据集上进行。我们用强大的白盒攻击攻击模型（$ l_ \ infty $ -fgsm，$ l_ \ infty $ -pgd，$ l_2 $ -pgd，eot $ l_ \ idty $ -fgsm，和eot $ l_ \ infty $ - PGD）。在所有实验中，至少一个BNN在对抗性攻击场景期间优于传统的神经网络。在大多数实验中，普遍训练的BNN优于非贝叶斯，过性训练的对应物，通常由显着的边缘。最后，我们调查网络校准并发现BNN没有过度自信预测，提供证据，即BNN在测量不确定性时也更好。
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