敵対的攻撃に対する防御のために、安定拡散を活用した新しいアプローチを提案する。従来の手法とは異なり、敵対的サンプルを訓練データに含めずに、安定拡散を用いて入力を精製することで、幅広い攻撃に対する堅牢性を高める。