Machine Unlearning(机器遗忘)是一种技术,能够有选择性地“抹去”模型中的某些不应生成的概念,目标是从原始模型中删除与遗忘数据相关的信息,同时保留剩余数据中包含的知识。 'Machine Unlearning'的定义与背景 机器遗忘(Machine Unlearning),又称为概念擦除(Concept Erasing),是机器学习领...
2. Machine Unlearning 目前针对 Unlearning 的思想主要有两种: Exact unlearning:完全消除数据对模型的影响,主要思想是在训练过程将待遗忘数据隔离出训练过程; 《Machine Unlearning》 2. Approximate unlearning:近似消除数据对模型的影响,使得遗忘后的模型将待遗忘数据的影响降到某个 bound 以下即可说明完成了近似的遗忘...
1. Machine Unlearning建模: |1|Dtn|∑i=1|Dtn|LC(xi,yi,θmod)−1|Dtn|∑i=1|Dtn|LC(xi,yi,θorg)|≤δ 其中θorg 表示的是原始的模型参数,θmod 表示的是遗忘之后的模型参数, Dtn 表示的是整个训练集。这个式子表示,期望模型能够以很小的代价( ≤δ )完成模型参数θorg→θmod的调整从而实现...
Machine Unlearning 这个词其实最火的应该是顶会 S&P-42nd IEEE Symposium of Security and Privacy 上的同名工作:Machine Unlearning(arxiv),因为这整个领域比较新颖,所以知道的人不是很多,但却是一个非常有潜力的研究方向。 一方面,...
【机器遗忘(Machine Unlearning)概览】- 机器遗忘(Machine Unlearning)的动机包括用户隐私保护和模型的错误修正。遗忘技术可大致分为:精确遗忘、基于差分隐私的遗忘、经验遗忘(已知样本空间)和经验遗忘(未知样本空间)。 - 精确遗忘通过分割训练数据实现,但代价是效率降低。差分隐私可提供一定的统计保证,但对大模型不太...
出于隐私、可用性和/或被遗忘的权利的需要,有些特定样本的信息需要从模型中移除,这是机器遗忘(Machine Unlearning)技术,这篇综述阐述最新进展。 机器学习已引起广泛关注,并发展成为一种推动各种成功应用的关键技术,如智能计算机视觉、语音识别、医学诊断等。然而,出于隐私、可用性和/或被遗忘的权利的需要,有些特定样本...
后遗忘阶段攻击(Post-Unlearning Phase Attacks):利用对模型的双重访问来提取额外信息或发起更复杂的攻击。 (3)防御(Defenses):为了保护机器遗忘系统免受威胁和攻击,研究者和实践者开发了多种防御机制。这些防御包括: 预遗忘阶段(Pre-unlearning Stage):在遗忘过程开始之前检测恶意请求或制定遗忘规则。
1. Machine Unlearning 建模: 其中表示的是原始的模型参数,表示的是遗忘之后的模型参数,表示的是整个训练集。这个式子表示,期望模型能够以很小的代价()完成模型参数的调整从而实现遗忘。 2. 训练目标建模: 这个式子是原始模型的训练式子,其中可以理解为目标函数的最优解。
后遗忘阶段攻击(Post-Unlearning Phase Attacks):利用对模型的双重访问来提取额外信息或发起更复杂的攻击。 (3)防御(Defenses):为了保护机器遗忘系统免受威胁和攻击,研究者和实践者开发了多种防御机制。这些防御包括: 预遗忘阶段(Pre-unlearning Stage):在遗忘过程开始之前检测恶意请求或制定遗忘规则。
1. 机器遗忘的背景与动机随着AI技术的飞速发展，数据隐私安全问题日益凸显。Machine Unlearning的提出，旨在解决用户数据删除后模型仍可能保留痕迹的问题。一篇发表在21 S&P的论文深入剖析了这一挑战，指出过拟合带来的AI Security & Privacy风险，如GPT-2的隐私泄露、成员推理攻击和后门威胁。为保障用户权益，...