该研究探讨了机器学习中的会员推断攻击，提出了抽样攻击技术及防御方法，发现输出微扰技术能有效保护隐私。同时分析了数据代表性、模型偏见及公平性，提出了新型样本采样算法“SMOTE-RUS-NC”，以提高分类性能，并提出降低标注成本的方法，提升准确性。