成员推理攻击是通过推断某一成员数据是否属于目标训练数据集,以实现成员隐私攻击。由于原始数据难以获取、目标模型内部结构以及算法未知等原因,现有成员推理攻击面临合成数据质量差、模拟模型效率低等方面的挑战;基于影子技术仅适用于特定场景下的静态特性,现有成员推理攻击面临系统平台API接口访问受限、预测结果模糊化处理和无监督场景下应用未开发等方面的挑战。生成对抗网络通过生成网络和判别网络的动态博弈,能够实现数据及预测结果的动态还原。DBSCAN算法能够对任意形状的稠密数据集进行聚类,从而去除噪声干扰。SMOTE算法具有纠偏性,能够确保数据的均衡性。主成分分析采用一种无监督方式完成高维数据的低维映射,能够确保数据内在规律不变。鉴于此,本文基于生成对抗网络、DBSCAN聚类算法、SMOTE过采样技术和主成分分析等相关理论对成员推理攻击及应用展开研究,为机器学习算法平台研究恶意攻击机理提供理论支撑。具体工作如下:（1）提出了基于生成对抗网络的成员推理攻击算法。针对影子攻击中的合成数据质量和影子模型效率问题,基于生成对抗网络、DBSCAN聚类算法及SMOTE过采样技术设计数据合成和目标模型模拟结构,完成原始训练样本和目标模型的动态还原。然后,结合合成数据和模拟模型优化影子攻击算法设计新的成员推理攻击,实现用户数据的成员识别。实验表明,所提算法在少量先验假设条件下,降低了对数据隐私的错误率和不确定度,为进一步研究数据的隐私保护提供了决策支撑。（2）提出了基于数字对抗样本的成员推理攻击算法。针对数据开放共享场景中存在的置信度失效以及访问受限问题,基于模型过拟合特性提出成员样本相比非成员样本更难被扰动的扰动假设。然后结合扰动假设、零阶优化和二分法实现对抗样本的生成。最后,基于对抗样本、高斯分布采样将扰动难度映射到距离范畴来进行成员推理。理论分析和实验表明,该算法比传统黑盒攻击算法更具优势,提出的扰动假设得到验证,为机器学习模型进一步研究攻击的生成机理提供了理论指导。（3）提出了基于主成分分析的成员推理攻击算法。针对对抗样本存在的低迁移、模型依赖以及数据标签失效等问题,基于流形特性引入主成分分析统计方法设计无监督数据模型嵌入,实现扰动样本的低成本生成。然后,基于扰动假设实现成员与非成员的划分。实验表明,基于主成分分析的攻击算法能够抑制因过度依赖模型而导致的低迁移行为,为成员推理攻击防御提供了可行性建议。