이 서베이 논문은 공격 기법으로 여겨졌던 적대적 섭동을 데이터 소유자, 창작자, 플랫폼, 감사자가 오히려 자신을 보호하는 데 쓰는 '선한 적대적 공격' 패러다임을 다룬다. 공유 시점의 프라이버시 필터, 무단 학습 방지를 위한 비학습가능(unlearnable) 예제, 악성 편집·모방 방지를 위한 생성형 안전장치, 자동화 에이전트에 대한 접근제어용 적대적 캡차, 유통 후 귀속을 위한 출처 메커니즘까지 다섯 개 연구 커뮤니티가 독립적으로 이 발상에 도달했음을 정리했다. 전이성, 적응성, 배포 준비도라는 공통 축으로 다섯 계열을 비교 가능하게 평가했다. 대부분의 보호 기법이 여전히 정적이거나 약하게 적응하는 공격자에 대해서만 검증됐고 통제된 벤치마크를 넘어서는 실증 근거는 부족하다는 점을 발견했다. 멀티모달 모델과 자율 에이전트로 시각 파이프라인이 진화하는 가운데 소유자 측 방어 기술이 나아갈 방향과 공개 문제를 정리한다.

• •적대적 섭동을 공격이 아닌 방어 수단으로 쓰는 '선한 적대적 공격' 패러다임을 다룬 서베이이다
• •프라이버시 필터, 비학습가능 예제, 생성형 안전장치, 적대적 칵차, 출처 메커니즘 5개 계열을 정리했다
• •전이성·적응성·배포 준비도라는 공통 기준으로 다섯 계열을 비교 평가했다
• •대부분의 방어가 정적이거나 약한 적응 공격자에만 검증됐다는 한계를 지적했다
• •멀티모달·자율 에이전트 시대의 소유자 측 시각 콘텐츠 보호 방향을 제시한다