論文の概要: Federated Unlearning via Active Forgetting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.03363v1
• Date: Fri, 7 Jul 2023 03:07:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-07-10 13:40:22.987382
• Title: Federated Unlearning via Active Forgetting
• Title（参考訳）: アクティブフォーミングによるフェデレーション・アンラーニング
• Authors: Yuyuan Li, Chaochao Chen, Xiaolin Zheng, Jiaming Zhang
• Abstract要約: インクリメンタルラーニングに基づく新しいフェデレーション・アンラーニング・フレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、近似的再学習やデータ影響推定に依存する既存の非学習手法とは異なる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.060724751342047
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The increasing concerns regarding the privacy of machine learning models have catalyzed the exploration of machine unlearning, i.e., a process that removes the influence of training data on machine learning models. This concern also arises in the realm of federated learning, prompting researchers to address the federated unlearning problem. However, federated unlearning remains challenging. Existing unlearning methods can be broadly categorized into two approaches, i.e., exact unlearning and approximate unlearning. Firstly, implementing exact unlearning, which typically relies on the partition-aggregation framework, in a distributed manner does not improve time efficiency theoretically. Secondly, existing federated (approximate) unlearning methods suffer from imprecise data influence estimation, significant computational burden, or both. To this end, we propose a novel federated unlearning framework based on incremental learning, which is independent of specific models and federated settings. Our framework differs from existing federated unlearning methods that rely on approximate retraining or data influence estimation. Instead, we leverage new memories to overwrite old ones, imitating the process of \textit{active forgetting} in neurology. Specifically, the model, intended to unlearn, serves as a student model that continuously learns from randomly initiated teacher models. To preserve catastrophic forgetting of non-target data, we utilize elastic weight consolidation to elastically constrain weight change. Extensive experiments on three benchmark datasets demonstrate the efficiency and effectiveness of our proposed method. The result of backdoor attacks demonstrates that our proposed method achieves satisfying completeness.
• Abstract（参考訳）: 機械学習モデルのプライバシに関する懸念が高まり、機械学習モデルに対するトレーニングデータの影響を除去するプロセスである機械学習の探索が触媒化されている。 この懸念は連合学習の領域でも生じており、研究者は連合未学習問題に対処するよう促している。 しかし、連帯学習は依然として困難である。 既存のアンラーニング手法は、正確にアンラーニングと近似アンラーニングの2つのアプローチに大別することができる。 まず、分散的な方法で分割集約フレームワークに依存する正確なアンラーニングを実装することは、理論的には時間効率を向上しない。 第二に、既存の連合型(ほぼ)アンラーニング手法は、不正確なデータの影響推定、かなりの計算負荷、あるいはその両方に苦しむ。 そこで本研究では,特定のモデルやフェデレーション設定に依存しない,インクリメンタル学習に基づく新しいフェデレーション学習フレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、近似再トレーニングやデータ影響推定に依存する既存のフェデレーション学習手法とは異なる。 代わりに、我々は新しい記憶を利用して古い記憶を上書きし、神経学における‘textit{active forgetting’の過程を模倣する。 具体的には、このモデルは無作為に開始された教師モデルから継続的に学習する学生モデルとして機能する。 非ターゲットデータの破滅的な忘れを保存するために、弾性重みの固化を利用して、弾性的に重み変化を拘束する。 3つのベンチマークデータセットに対する大規模な実験により,提案手法の有効性と有効性を示した。 バックドア攻撃の結果,提案手法が完全性を満たすことを示す。

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