本研究提出了一种名为Cert-SSB的样本特定认证防御方法，旨在提高深度神经网络对后门攻击的防御能力。通过优化样本噪声幅度并结合多个平滑模型的预测，显著提升了防御效果和认证性能。

Cert-SSB: Toward Certified Sample-Specific Backdoor Defense
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