연구진은 차등 개인 정보 보호(DP) 훈련의 효율성을 높이는 새로운 최적화 방법인 DP-NGD를 제안했어요. DP-NGD는 손실 함수의 기하학적 구조에 맞춰 업데이트를 조정하고, 기존 방식보다 더 효율적인 신호를 추출하여 개인 정보 보호와 모델 성능 간의 균형을 개선해요. 실험 결과, DP-NGD는 기존 방식보다 최대 10배 빠른 수렴 속도를 보이며, 동일한 개인 정보 보호 예산 하에서 최고 수준의 정확도를 달성했어요.