基于成员推理攻击的医疗数据风险等级分类系统及方法

本发明公开了一种基于成员推理攻击的医疗数据风险等级分类系统及方法。本发明通过引入成员推理攻击技术，可以量化医疗数据的隐私泄露风险大小，实现风险的更精确定量化。本发明通过设计迭代流程统计多轮成员推理攻击的结果，可以得到较为清晰的医疗数据风险等级划分，为后续保护策略的分级制定提供依据。本发明通过创新性地采用嵌套集成的方法，在装袋集成学习外部框架中嵌套自适应提升集成学习内部循环，训练多个攻击模型，充分利用两种集成学习方法的优势，显著提高对医疗数据的模拟攻击效果，实现更准确和全面的医疗数据风险评估。