With more attention to the study of SNNs, the security issues also raise concerns in the community. Adversarial attack [1]}, [2]}, [3]}, [4]} is one of the most intuitive ways to evaluate the robustness of a model. In adversarial attacks, the attacker generates adversarial examples to fool a model predicting wrong. Currently, SNNs are demonstrated can be attacked through adversarial examples [5]}, [6]}, [7]}, [8]}. It is urgent to explore an efficient way to improve the robustness of SNN models.

С увеличением внимания к изучению SNN возникают также опасения по вопросам безопасности в сообществе. Атака активного воздействия [1]}, [2]}, [3]}, [4]} - один из самых интуитивных способов оценки устойчивости модели. При атаке активного воздействия злоумышленник создает адверсарные примеры, чтобы обмануть модель и предугадывать неверные результаты. В настоящее время продемонстрировано, что SNN также подвержены атакам активного воздействия [5]}, [6]}, [7]}, [8]}. Срочно необходимо найти эффективный способ улучшить устойчивость моделей SNN.