検索拡張生成（RAG）等においてベクトル検索技術の利用が急増しており、埋め込みベクトルからの原文復元リスクが懸念されている。本研究では、日本語テキスト埋め込みベクトルに対し、量子化（OPQ/PQ）や差分プライバシー（DP）等の防御手法を適用し、その有効性を評価した。評価には、ヒューリスティック探索とLLM正規化を組み合わせた攻撃手法を用いる。実験を通じ、検索精度等の下流タスク性能と復元難易度の間に存在するトレードオフの関係性を明らかにする。特に、実用的な検索精度を維持した状態での防御限界について議論し、実運用に向けた指針を示す。