该研究聚焦于分割式大语言模型（Split-LLM）中的数据泄露与防御问题。在隐私敏感场景中，用户面临两难：使用外部API可能泄露隐私数据，而本地部署则计算成本高昂。分割学习（Split Learning）作为一种折中方案，将模型切分，客户端运行部分网络层，服务器端运行其余部分，但这也引入了新的隐私风险。以往工作主要关注输入提示（prompt）的泄露，通常通过对中间表示的逆向攻击实现，而对生成响应（response）中潜在敏感信息泄露的关注较少。本文首先揭示了Split-LLM中的新型漏洞，提出了补丁模型逆向攻击与双端初始化（PIDI），这是一种两阶段攻击方法，同时针对私有输入提示和输出响应。PIDI结合双端初始化和补丁逆向策略来处理长序列，显著优于以往的逆向方法。为抵御来自两端的威胁，作者进一步提出了基于适配器的双端防护与互信息防御（ADMI），它集成了适配器本地预热策略和互信息正则化，在最小影响任务性能的前提下提供了强大的经验隐私保护。在多种任务和模型上的大量实验表明，ADMI能有效防御PIDI及其他最新逆向攻击。该工作揭示了Split-LLM中双向数据泄露的风险，并提出了实用的防御方案，对安全部署大语言模型具有重要参考价值。