该研究分析了大型语言模型对数据隐私的影响，探讨了恶意模型提供者通过输入重建攻击侵犯隐私的风险。研究提出了两种重建方法，发现Embed Parrot在重建原始输入方面效果显著，并提出了保护用户隐私的防御机制，强调在分布式学习系统中增强安全协议的重要性。

本文介绍了一种名为FIVA的新的面部匿名化方法，使用身份追踪实现一致的面部匿名化，并保证与原始面部有很强的区别。FIVA对于0.001的误通过率具有0的真阳性，并考虑了重建攻击这一重要的安全问题。同时，还展示了重建攻击模型可以用于检测深度伪造。最后，提供了实验证据，展示了FIVA如何甚至能够在单个目标图像上进行面部交换。