本文研究了机器取消学习对隐私的影响，提出了一种新型会员推理攻击，指出取消学习可能留下数据痕迹，从而带来隐私风险。为减轻这些风险，提出了四种方法，包括发布预测标签和差分隐私。此外，研究探讨了如何有效应对数据删除需求，提出基于影响函数的新方法，以确保模型性能与隐私保护之间的平衡。