特徴表現を敵対的な点を含むアフィン部分空間に埋め込む手法（Lifting）を提案した. アフィン部分空間の基底は実際のデータベース中のデータ点をエンコードした記述子ベクトルと一様分布に従ってランダムに定められたベクトルを組み合わせて使用する方法を提案している.

FairFaceデータセットを用いた実験では, ArcFace の記述子を使用した K-NN による攻撃に対して, 性別と人種の情報を秘匿することに成功. また, direct inversion attack に対しても有効性を確認.