اقترح مخطط التعلم الخاص Texthide مؤخرا لحماية البيانات النصية الخاصة أثناء مرحلة التدريب عبر ترميز المثيل المزعوم.نقترح هجوم إعادة الإعمار الجديد لكسر Texthide من خلال استعادة بيانات التدريب الخاص، وبالتالي تكشف النقاب عن مخاطر الخصوصية على ترميز المثيل.لقد صادقنا تجريبيا فعالية هجوم إعادة الإعمار مع مجموعات بيانات شائعة الاستخدام لتصنيف الجملة.إن هجومنا ستقدم تطوير التعلم في الحفاظ على الخصوصية في سياق معالجة اللغة الطبيعية.