この記事では、教師なしドメイン適応（UDA）の枠組みを用いて、ラベルの豊富なソースドメインからラベルのないターゲットドメインへの知識転送を行う方法について考察しています。特に、従来のアプローチでは攻撃に対する頑健性が軽視されがちですが、簡易な敵対的訓練（VAT）がUDAに困難をもたらす理由を探ります。新たに提案される「教師なし頑健ドメイン適応（URDA）」パラダイムは、敵対的ノイズとドメインシフトに耐えうる一般化境界理論を導出します。著者たちは、「Disentangled Adversarial Robustness Training（DART）」と呼ばれる新しいURDAアルゴリズムを提案し、この手法がドメイン適応性を保ちながら頑健性を向上させることを示しています。この研究は、URDAパラダイムの確立において初めて理論的基盤を築いたものとされます。