本研究提出鲁棒工具代理系统（RTBAS），旨在解决现有工具代理系统在使用外部工具时面临的提示注入攻击和隐私泄露问题。RTBAS通过自动检测和执行工具调用，确保信息的完整性和机密性。实验结果表明，该系统有效防止攻击，任务效用仅损失2%。

本文探讨了垂直联邦学习在数据隐私与任务效用之间的平衡，提出了一种通过规范剪裁和自适应调整特征嵌入的方法，以确保隐私保护并优化任务效用。同时，研究介绍了一种基于区块链的隐私保护模型，增强了联邦学习的安全性，确保模型参数不被篡改，并通过动态个性化策略平衡隐私与数据效用。实验结果显示，该框架在隐私保护和模型性能上表现优越。