모델 반전
분류 모델의 예측 성능이 매우 낮을 때 결정 경계를 반대로 뒤집어 성능을 개선하는 기법이다. 이 연구에서는 LDP 노이즈로 인해 왜곡된 모델을 교정하여 유용한 정보를 추출하는 수단으로 활용된다.