LLMの分布と真の分布に差がある場合、機密性が保証されない状況を検出するためには、ユーザーのプロンプトに対する生成結果の統計的分析を行うことが有効です。具体的には、生成された出力の分布をモニタリングし、期待される分布と比較することで、異常なパターンを検出できます。例えば、特定のトピックやキーワードに対する出力の頻度が異常に高い場合、真の分布とLLMの分布の間にギャップが存在する可能性があります。
対処方法としては、ユーザーに対してプロンプトの内容を再評価させることや、プロンプトオブファスケーションのパラメータ（例えば、ϵやλ）を調整することで、より多様な仮想プロンプトを生成し、機密性を向上させることが考えられます。また、ユーザーに対して、プロンプトの機密性が低下している可能性があることを警告する仕組みを導入することも重要です。