目前的防禦策略，如差分隱私（DP）、安全多方計算（SMPC）和同態加密（HE），雖然在一定程度上能夠保護大型語言模型的隱私，但面對未來可能出現的隱私攻擊，這些策略可能並不足夠。差分隱私提供了理論上的隱私保障，但在實際應用中，往往會導致模型效能的顯著下降。安全多方計算和同態加密雖然能夠在數據處理過程中保護隱私，但在計算效率和實用性上仍然存在挑戰。此外，隨著攻擊技術的演進，新的攻擊方式可能會繞過現有的防禦機制。因此，未來需要開發更為靈活和強大的防禦策略，以應對不斷演變的隱私威脅。