本文介绍了多种针对对抗攻击的认证防御方法，如BagCert、PatchCURE、MajorCert和PatchCleanser等。这些方法在不同数据集上实现了高准确率和认证鲁棒性，显著提升了模型的防御能力。研究表明，通过优化损失函数和改进模型结构，可以有效增强深度学习模型的安全性。