本文提出TSS（Transformation-Specific Smoothing）框架，旨在为机器学习模型提供针对语义变换（如旋转、模糊、平移等）的鲁棒性认证。现有认证方法主要针对L_p范数约束的扰动，而对语义变换的认证研究不足。TSS根据语义变换的特性将其分为两类：可解析变换（如高斯模糊）和差分可解析变换（如旋转），针对前者提出变换特定随机平滑策略，针对后者采用分层采样方法以处理插值误差。TSS结合一致性增强训练，实现了严格的鲁棒性认证。实验在十多种挑战性语义变换上进行，结果表明TSS显著优于现有方法，并且首次在大规模ImageNet数据集上取得非平凡的认证鲁棒性（例如，在±30°旋转攻击下实现30.4%的认证准确率）。此外，TSS对自适应攻击和未知图像损坏（如CIFAR-10-C、ImageNet-C）也具有鲁棒性。