論文の概要: Verifiable and Provably Secure Machine Unlearning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.09126v2
• Date: Mon, 20 Mar 2023 19:22:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-24 02:42:49.900368
• Title: Verifiable and Provably Secure Machine Unlearning
• Title（参考訳）: 検証可能で証明可能なマシンアンラーニング
• Authors: Thorsten Eisenhofer, Doreen Riepel, Varun Chandrasekaran, Esha Ghosh, Olga Ohrimenko, Nicolas Papernot
• Abstract要約: 機械学習は、トレーニング後の機械学習モデルのトレーニングデータセットからポイントを取り除くことを目的としている。 本稿では,機械のアンラーニングシステムの保証を捉えるための,検証可能なアンラーニングの最初の暗号的定義を示す。 我々は、線形回帰、ロジスティック回帰、ニューラルネットワークの実現可能性を検証するために、3つの異なるアンラーニング手法のプロトコルを実装した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.353982787321385
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine unlearning aims to remove points from the training dataset of a machine learning model after training; for example when a user requests their data to be deleted. While many machine unlearning methods have been proposed, none of them enable users to audit the procedure. Furthermore, recent work shows a user is unable to verify if their data was unlearnt from an inspection of the model alone. Rather than reasoning about model parameters, we propose to view verifiable unlearning as a security problem. To this end, we present the first cryptographic definition of verifiable unlearning to formally capture the guarantees of a machine unlearning system. In this framework, the server first computes a proof that the model was trained on a dataset $D$. Given a user data point $d$ requested to be deleted, the server updates the model using an unlearning algorithm. It then provides a proof of the correct execution of unlearning and that $d \notin D'$, where $D'$ is the new training dataset. Our framework is generally applicable to different unlearning techniques that we abstract as admissible functions. We instantiate the framework, based on cryptographic assumptions, using SNARKs and hash chains. Finally, we implement the protocol for three different unlearning techniques (retraining-based, amnesiac, and optimization-based) to validate its feasibility for linear regression, logistic regression, and neural networks.
• Abstract（参考訳）: 機械学習は、トレーニング後の機械学習モデルのトレーニングデータセットからポイントを削除することを目的としている。 多くの機械学習手法が提案されているが、ユーザによる監査は行われていない。 さらに、最近の研究は、ユーザーがモデルのみの検査からデータが漏れているかどうかを検証できないことを示している。 モデルパラメータを推論するのではなく,検証可能なアンラーニングをセキュリティ問題として捉えることを提案する。 そこで本研究では,検証可能なアンラーニングの暗号的定義を初めて提示し,マシンアンラーニングシステムの保証を正式に取得する。 このフレームワークでは、サーバが最初にモデルがデータセット$D$でトレーニングされたという証明を計算する。 削除を要求されたユーザデータポイント$d$が与えられた場合、サーバはアンラーニングアルゴリズムを使用してモデルを更新する。 次に、アンラーニングの正しい実行の証明を提供し、$d \notin D'$で、$D'$は新しいトレーニングデータセットである。 我々のフレームワークは一般に、許容可能な関数として抽象化する異なる未学習技術に適用できる。 我々は、SNARKとハッシュチェーンを用いて、暗号的な仮定に基づいてフレームワークをインスタンス化する。 最後に、線形回帰、ロジスティック回帰、ニューラルネットワークの実現可能性を検証するために、3つの異なるアンラーニング手法(リトレーニングベース、アムネシアック、最適化ベース)のプロトコルを実装した。

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