本文评估了基于转导学习的防御机制，提出了攻击模型空间的原则和新攻击框架Greedy Model Space Attack。研究表明，重新训练模型能显著提高对抗攻击的鲁棒性，并针对图神经网络的隐私攻击提出了有效的防御方法，降低攻击者推理准确率60%。