研究人员提出了一种适用于自然语言分类的保护方法CERT-ED，通过随机删除的方式进行实验。实验证明，CERT-ED在准确性和证书的基数方面优于现有的海明距离方法RanMASK。在各种威胁模型下，CERT-ED提高了实验鲁棒性。