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最近，越来越多的法律控制着用户隐私的使用。例如，《通用数据保护法规》（GDPR）第17条（被遗忘的权利）要求机器学习应用程序从数据集中删除一部分数据，并在用户提出这样的请求时对其进行重新审核。此外，从安全性，机器学习模型的培训数据中，即可能包含用户隐私的数据，应有效保护，包括适当的擦除。因此，研究人员提出了各种隐私的方法来处理机器学习等问题。本文对机器学习模型中的安全性和隐私问题进行了深入的审查。首先，我们介绍了机器学习如何在日常生活中使用用户的私人数据以及GDPR在此问题中扮演的角色。然后，我们通过描述机器学习模型中的安全威胁以及如何保护用户的隐私免于使用机器学习平台侵犯用户的隐私来介绍机器学习的概念。作为论文的核心内容，我们介绍和分析了当前的机器，无法学习和几种代表性
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