该文章介绍了一种新的基于关键词的防御方法，通过效率训练和可选随机化的改进来构建，以实现高鲁棒性和净准确性。
提出了一种新的基于关键词的防御方法。
该方法注重效率和鲁棒性，适用于大型数据集如ImageNet。
防御方法通过效率训练和可选随机化的改进来构建。
结合秘密的补丁嵌入和分类器头与预训练的各向同性网络。
实现对已知攻击的高鲁棒性和可比较的净准确性。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
