本研究提出了一种基于像素噪声分布和卷积神经网络的各向异性随机光滑方法，显著提升了分类器对抗噪声的鲁棒性。通过改进随机平滑技术，验证了在不同攻击下的认证鲁棒性，并在CIFAR-10和SVHN数据集上提升了分类器的准确性和训练效率。