本文提出一种对抗性补丁攻击的防御方法，核心思想是“以火攻火”，即通过向模型输入注入特制的防御性补丁来主动探测或抵消潜在的攻击补丁。作者设计了两种防御补丁：canary（金丝雀）和woodpecker（啄木鸟）。Canary补丁用于探测输入中是否存在攻击补丁，通过分析模型输出中与canary对应的检测结果是否异常来判断是否遭受攻击；Woodpecker补丁则直接抵消攻击补丁的效果，通过将其放置在可能受攻击的区域来扰乱攻击者的对抗性扰动。方法的关键在于：无需修改目标模型，仅通过预处理输入和后处理输出即可实现防御，因此易于部署且不影响模型效率。针对防御感知的适应性攻击，作者采用随机化的补丁注入模式，每次推理时随机选择补丁的位置和数量，使攻击者难以绕过。实验在多个目标检测模型和攻击方法上进行，结果表明该方法能有效检测和防御多种未知攻击，且引入的时间开销有限。即使在自适应攻击（攻击者知晓防御策略并针对性优化攻击）下，该方法仍表现出足够的鲁棒性。本文的主要贡献包括：提出了一种新颖的对抗式防御框架，设计了两种互补的防御补丁，以及通过随机化提升对适应性攻击的抵抗力。该工作适用于目标检测场景的安全加固，尤其适合需要平衡防护效果与部署成本的工业界应用。