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在网络安全领域，通常描述模型安全性时，会提到以下三个特性：

1. 脆弱性（Vulnerability）：指模型在某些情况下容易受到攻击或被利用的弱点。例如，模型可能对对抗性攻击或梯度泄露攻击敏感。

2. 鲁棒性（Robustness）：指模型抵御攻击和在恶劣环境下保持性能的能力。提高模型的鲁棒性是增强其抵御攻击能力的关键。

3. 隐私性（Privacy）：指保护模型或其训练数据免受信息泄露的能力。隐私性问题在联邦学习和其他分布式学习场景中特别重要，因模型参数的共享可能导致信息泄露。

因此，在描述 Transformer 模型时，如果你要强调其在网络安全方面的保护能力，可以用“脆弱性、鲁棒性和隐私性”这三个特性来更准确地传达其安全方面的考量。