本研究使用机器学习模型提供差分隐私补救措施，通过差分隐私模型和拉普拉斯补救措施生成补救措施。实验结果显示，DPM和LR在降低对手推断信息方面表现良好，尤其是在低假正率情况下。当训练数据集足够大时，通过新颖的LR方法成功防止隐私泄露，同时保持准确性。