本文探讨了多种基于扩散模型的对抗性净化方法，如特征纯化原则、DiffPure、GDMP和LGAP，旨在提升深度神经网络的鲁棒性和分类准确性。研究表明，这些方法在对抗攻击下表现优越，具有重要的实际应用潜力。