本文提出了一种基于超平面的数据重构攻击方法，针对联邦学习中的隐私保护缺陷。该方法不依赖于客户端数据分布假设，能够在分类任务中完美恢复任意大小的数据批次，从而显著提高安全性。

TruthX通过编辑语言模型的内部表达，提升了13个先进语言模型在TruthfulQA基准测试中的真实性表现。研究揭示了大型语言模型在回答事实性问题时容易产生幻觉，并提出了通过强化学习增强模型真实性的框架。评估结果显示，模型在不同用户背景下的表现存在不均衡，尤其对弱势用户的信息可靠性较低。

本研究提出了一种扩展解决方案，使用基于超平面的决策树建模非线性约束，并利用其他可转化为MIO的机器学习模型逼近原问题，采用自适应采样方法获得更准确的约束近似，利用鲁棒优化考虑样本依赖性训练的不确定性，并使用松弛方法处理MIO近似的不可行性。在81个全局优化实例中测试了增强的框架，并与BARON进行了比较，在11个实例中显示了更好的最优间隙或解决时间。