~ Bir AI modelinin gizlilik kullanılarak ortak eğitimi; bu durumda veriler gradyanlar olarak gönderilir, bu gradyanların uzunlukları sınırlıdır ve üzerine gürültü eklenir. ~ Hash fonksiyonlarının kararlılığının kontrolü; girişteki başlangıç parametresindeki bir değişiklik, hash fonksiyonu tarafından çıktıda değişikliğe neden olmalıdır. Araştırmacılar araştırma fonksiyonları oluşturur → modellerdeki gradyan düzgünse/klasik bir hareket vektörüne sahipse, bu, modelin zayıf bölgelere (düzenlilikler nedeniyle) sahip olduğu anlamına gelir.