연구진은 개인 정보 보호를 강화한 LLM 분산 학습 프레임워크 MIXGUARD를 제안했어요. MIXGUARD는 토큰·표현 난독화와 적응적 기울기 교란 기법을 결합하여 유용한 학습 신호를 보존하면서 개인 정보 유출을 방지해요. 분류 및 텍스트 생성 작업에서 기존 방법 대비 유틸리티 손실을 최소화하고, 최신 데이터 재구성 공격에 대한 강력한 개인 정보 보호를 제공하며, 다양한 환경에서 안정적인 성능을 보여줬어요.