본 논문은 음성 언어 이해(SLU) 모델의 잠재적인 취약점을 해결하기 위해 은닉층 분리와 적대적 훈련을 결합한 새로운 프라이버시 보호 프레임워크를 제안한다. 이를 통해 SLU 성능을 유지하면서도 사용자의 민감한 정보 유출을 방지할 수 있다.
