~ entrenamiento conjunto de un modelo de IA utilizando confidencialidad; en este caso, los datos se envían como gradientes, cuya longitud está limitada y a los cuales se añade ruido. ~ verificación de la estabilidad de las funciones hash; una función hash debe cambiar la salida al modificar el parámetro inicial en la entrada. Los investigadores construyen funciones de investigación: si el gradiente en los modelos es suave/tiene un vector de movimiento claro, esto indica que el modelo tiene zonas débiles (debido a regularidades).