建立对抗样本的鲁棒性是一个复杂而且困难的问题，但是可以通过以下几种方法来提高ReActor的鲁棒性：
对抗训练：通过在训练过程中引入对抗样本，让模型学习如何处理这些对抗样本，从而提高其鲁棒性。
防御性正则化：在模型训练过程中引入正则化项，以减少对抗攻击的成功率。
集成学习：通过组合多个不同的模型来提高鲁棒性，这样即使某个模型被攻击成功，其他模型仍然可以正常工作。
对抗样本检测：在推理过程中使用对抗样本检测器，可以及时发现对抗攻击并采取相应的防御措施。
数据增强：通过对训练数据进行一些变换和扩充，可以增加模型对不同输入的泛化能力，从而提高鲁棒性。
综上所述，建立ReActor对抗样本的鲁棒性需要综合考虑多种方法，并且不断优化和改进，以应对不断变化的对抗攻击手段。
