该研究探讨了机器学习中的会员推断攻击，提出了抽样攻击技术及防御方法，发现输出微扰技术能有效保护隐私。同时分析了数据代表性、模型偏见及公平性，提出了新型样本采样算法“SMOTE-RUS-NC”，以提高分类性能，并提出降低标注成本的方法，提升准确性。

本文研究了机器学习模型上的会员推断攻击的有效性和成功的统计量，并提供了对统计量的上下界。攻击的准确性与样本数量和学习模型的其他参数有关，可以根据数据集进行估计。

本文揭示了机器学习模型上的会员推断攻击可以暴露个人敏感信息，推导了攻击的有效性与成功的统计量，并提供了对统计量的上下界。