本文探讨了大型语言模型中的成员推理攻击，发现其在多种设置下表现不佳，主要由于数据集庞大和训练迭代次数少。研究提出了新的攻击方法和防御措施，强调了模型隐私性的重要性，并提供了统一的基准测试套件以支持未来研究。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
