연구진은 LLM 분산 추론 환경에서 발생하는 개인 정보 유출 문제를 분석하고, 중간 활성화 값 매칭을 통해 클라이언트 입력을 재구성하는 ActInv 도구를 개발했어요.
ActInv는 노이즈 주입이나 활성화 희소화와 같은 방어 기법에도 높은 정확도로 입력을 재구성하며, 레이어별 개인 정보 유출 취약점 정도를 나타내는 PAF 지표를 제시했어요.
연구진은 PAF 분석을 바탕으로 PriPert를 설계하여 개인 정보 보호, 유틸리티, 연산 오버헤드를 개선했으며, 분산 추론 환경에서 개인 정보 보호의 중요성을 강조했어요.