本文提出了一种新的方法GI-PIP，通过修订的威胁模型进行梯度反转攻击，实现了16.12 dB的PSNR恢复，且在分布泛化方面表现出卓越的能力。

该研究提出了一种迭代算法，通过联合识别神经网络表示中的两个低维正交子空间来分离与主要任务无关的概念，以解决概念相关性对于网络的超出分布泛化的不利影响。该算法在计算机视觉和自然语言处理的基准数据集上表现优于现有的概念去除方法。