本文提出了一种随机遮挡的可证明鲁棒防御方法，针对AGNEWS和SST2数据集的分类任务，证明鲁棒性超过50%。研究还介绍了针对补丁攻击的防御机制，通过块划分和多数投票减少恶意内容影响。结合随机平滑和差分隐私的DP-CERT框架显著提高了CIFAR10数据集的认证准确性。此外，针对自然语言处理中的同义词替换攻击，提出了基于随机平滑的认证鲁棒性方法，表现优异。

本研究提出了EVD4UAV数据集，用于无人机对车辆的检测，并实施了针对深度神经网络的补丁攻击。研究展示了MVPatch方法的隐蔽性和转移性，提出了有效的防御策略，显著提高了模型的韧性。同时，开发了基于扩散模型的自然对抗贴片生成方法，优化了攻击效率和鲁棒性。

本研究通过案例研究证明补丁攻击可改变分割网络输出。研究发现补丁攻击生成的可能输出图数量通常小于其影响区域。结果表明大多数基于补丁的攻击在实践中不通用，无法生成任意输出图。