建立對抗樣本的魯棒性是一個復雜而且困難的問題，但是可以通過以下幾種方法來提高ReActor的魯棒性：
對抗訓練：通過在訓練過程中引入對抗樣本，讓模型學習如何處理這些對抗樣本，從而提高其魯棒性。
防御性正則化：在模型訓練過程中引入正則化項，以減少對抗攻擊的成功率。
集成學習：通過組合多個不同的模型來提高魯棒性，這樣即使某個模型被攻擊成功，其他模型仍然可以正常工作。
對抗樣本檢測：在推理過程中使用對抗樣本檢測器，可以及時發現對抗攻擊并采取相應的防御措施。
數據增強：通過對訓練數據進行一些變換和擴充，可以增加模型對不同輸入的泛化能力，從而提高魯棒性。
綜上所述，建立ReActor對抗樣本的魯棒性需要綜合考慮多種方法，并且不斷優化和改進，以應對不斷變化的對抗攻擊手段。
