本文介绍了一种生成鲁棒分类器的方法，利用随机生成建模和条件分布采样。该方法在CIFAR-10数据集上表现出了可观的鲁棒性，通过添加高斯噪声和预训练扩散过程。实验证明该方法在各种威胁模型下优于主要的防御方法。

本文介绍了一种生成鲁棒分类器的方法，利用随机生成建模和条件分布采样。该方法通过添加高斯噪声和预训练扩散过程，在CIFAR-10数据集上展现出可观的鲁棒性，优于主要的防御方法。

本文介绍了一种生成鲁棒分类器的方法，利用随机生成建模和条件分布采样。该方法通过添加高斯噪声和预训练扩散过程，在CIFAR-10数据集上展现出优异的鲁棒性，超过主要的防御方法。