本研究提出了一种基于可信机器学习模型的新方案，解决了在不可信环境中进行安全计算的挑战。引入的可信能力模型环境（TCME）在隐私与计算效率之间取得平衡，实现了在传统密码解决方案无法实施的情况下的私密推断。研究表明，该方法能够处理经典密码学问题，并为未来的实施指明方向。

本文提出了一种基于图的框架FGCE，用于生成群体反事实解释，以审计模型公平性，填补可信机器学习中的空白。该框架考虑现实可行性约束，构建相似反事实子群体，并通过实验验证其有效性。

本研究提出了一个基于统计推理的框架，用于区分和量化预测中的随机不确定性与认知不确定性。通过贝叶斯推理和新的不确定性度量，探讨了机器学习中不确定性的现状及其应用，强调了可靠的不确定性表示在可信机器学习系统中的重要性。