Badacze przeprowadzili kompleksową ocenę prywatności generatywnych modeli AI używanych do generowania sztucznych trajektorii ruchu. Badanie analizuje, jak dobrze modele chronią dane wejściowe przed atakami estrakcji informacji i ujawnianiem danych uczących. Wyniki mają znaczenie dla bezpiecznego wdrażania modeli generatywnych w aplikacjach lokalizacyjnych i transportowych, gdzie dane są szczególnie wrażliwe.