深入解析科研论文：MEMIA: Multilevel Ensemble Membership Inference Attack 科研背景介绍 随着数字技术的迅猛发展，人工智能（AI）和机器学习（ML）已经深入渗透到医疗、金融、零售、教育以及社交媒体等多个领域。然而，随着这些技术的广泛应用，隐私泄露的风险也愈发凸显。许多研究表明，机器学习模型容易受到对抗性攻击的威胁，其中一种重要的隐私攻击形式是会员推断攻击（Membership Inference Attack, MIA）。这种攻击的核心目的是通过分析目标模型的输出预测分布，推测某一特定数据样本是否被用于模型的训练。然而，目前已有的MIA方法面临诸多限制，尤其是在数据集类别较少或目标模型欠拟合的场景下，其攻击精度通常会显著下降。因此，如何提升...