論文の概要: Forget Unlearning: Towards True Data-Deletion in Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.08911v1
• Date: Mon, 17 Oct 2022 10:06:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-18 17:05:40.884214
• Title: Forget Unlearning: Towards True Data-Deletion in Machine Learning
• Title（参考訳）: Forget Unlearning: マシンラーニングにおける真のデータ削除に向けて
• Authors: Rishav Chourasia, Neil Shah, Reza Shokri
• Abstract要約: アンラーニングはデータ削除と同等ではなく、「忘れられる権利」を保証していないことを示す。 本稿では,オンライン環境での精度,計算効率,セキュアなデータ削除機械学習アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.656957502454592
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unlearning has emerged as a technique to efficiently erase information of deleted records from learned models. We show, however, that the influence created by the original presence of a data point in the training set can still be detected after running certified unlearning algorithms (which can result in its reconstruction by an adversary). Thus, under realistic assumptions about the dynamics of model releases over time and in the presence of adaptive adversaries, we show that unlearning is not equivalent to data deletion and does not guarantee the "right to be forgotten." We then propose a more robust data-deletion guarantee and show that it is necessary to satisfy differential privacy to ensure true data deletion. Under our notion, we propose an accurate, computationally efficient, and secure data-deletion machine learning algorithm in the online setting based on noisy gradient descent algorithm.
• Abstract（参考訳）: 学習モデルから削除されたレコードの情報を削除する手法として、アンラーニングが登場した。 しかし、トレーニングセットにおけるデータポイントの元々の存在によって生じた影響は、認定アンラーニングアルゴリズムの実行後にも検出できる(その結果、敵によって再構築される可能性がある)。 したがって、時間とともにモデルリリースのダイナミクスや適応的敵が存在するという現実的な仮定の下で、未学習はデータ削除と同等ではなく、「忘れられる権利」を保証していないことを示す。 次に、より堅牢なデータ削除保証を提案し、真のデータ削除を保証するために差分プライバシーを満たす必要があることを示す。 そこで本研究では,オンライン環境において,ノイズ勾配降下アルゴリズムに基づく高精度,計算効率,セキュアなデータ削除機械学習アルゴリズムを提案する。

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