본 방법이 제시하는 결정론적 모델의 해석 가능성과 데이터 보안 연구에 대한 새로운 관점은 모델이 어떻게 다양성을 달성하는지에 대한 이해를 높일 수 있습니다. 또한, 적대적 공격을 통해 모델이 어떻게 다양한 결과물을 생성하는지에 대한 인사이트를 제공할 수 있습니다. 이를 통해 모델의 내부 작동 방식을 더 잘 이해하고, 데이터 보안 및 모델 해석 가능성에 대한 연구를 발전시킬 수 있습니다. 이러한 새로운 관점은 미래의 연구 및 응용 프로그램에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다.