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摘要
摘要
当机器学习算法应用于敏感数据时，可能会对隐私构成严重威胁。先前越
来越多的研究表明，“成员推理攻击”可以向攻击者披露训练数据中是否存在
特定的私有数据样本。然而，大多数关于成员推理攻击的现有研究都集中在整
个群体的隐私泄漏上，而对群体中不同子组(例如女性和男性)的隐私泄漏的研究
还很不充分，同时在特定数据场景下的研究也存在较大空间。因此，本文从医
疗数据分类为切入点，基于真实数据进行成员推理攻击问题的“隐私
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