論文の概要: Class-wise Federated Unlearning: Harnessing Active Forgetting with Teacher-Student Memory Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.03363v2
• Date: Thu, 13 Mar 2025 15:10:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-14 21:36:22.203136
• Title: Class-wise Federated Unlearning: Harnessing Active Forgetting with Teacher-Student Memory Generation
• Title（参考訳）: クラスワイド・フェデレーション・アンラーニング:教師学習記憶生成によるアクティブ・フォーミングのハーネス
• Authors: Yuyuan Li, Jiaming Zhang, Yixiu Liu, Chaochao Chen,
• Abstract要約: 能動的忘れ込みに基づく神経刺激型フェデレーション・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、新しい記憶を利用して古い記憶を上書きすることで、既存の方法と差別化している。 本手法は,バックドア攻撃に対する未学習の完全性を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.638683787598817
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Privacy concerns associated with machine learning models have driven research into machine unlearning, which aims to erase the memory of specific target training data from already trained models. This issue also arises in federated learning, creating the need to address the federated unlearning problem. However, federated unlearning remains a challenging task. On the one hand, current research primarily focuses on unlearning all data from a client, overlooking more fine-grained unlearning targets, e.g., class-wise and sample-wise removal. On the other hand, existing methods suffer from imprecise estimation of data influence and impose significant computational or storage burden. To address these issues, we propose a neuro-inspired federated unlearning framework based on active forgetting, which is independent of model architectures and suitable for fine-grained unlearning targets. Our framework distinguishes itself from existing methods by utilizing new memories to overwrite old ones. These new memories are generated through teacher-student learning. We further utilize refined elastic weight consolidation to mitigate catastrophic forgetting of non-target data. Extensive experiments on benchmark datasets demonstrate the efficiency and effectiveness of our method, achieving satisfactory unlearning completeness against backdoor attacks.
• Abstract（参考訳）: マシンラーニングモデルに関連するプライバシに関する懸念は、すでにトレーニング済みのモデルから特定のターゲットトレーニングデータのメモリを消去することを目的とした、機械学習に関する研究を推進している。 この問題は、フェデレートされた学習においても発生し、フェデレーションされた未学習問題に対処する必要が生じる。 しかし、フェデレーション・アンラーニングは依然として難しい課題だ。 一方で、現在の研究は、主にクライアントからすべてのデータをアンラーニングすることに焦点を当てており、よりきめ細かい未学習ターゲット(例えば、クラスワイド、サンプルワイドの除去など)を見下ろしている。 一方,既存の手法ではデータの影響を不正確な推定に悩まされ,計算や記憶にかなりの負担がかかる。 これらの課題に対処するため,我々は,モデルアーキテクチャに依存しない,きめ細かな未学習対象に適した,能動的忘れ込みに基づく,神経に触発されたフェデレーション・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、新しい記憶を利用して古い記憶を上書きすることで、既存の方法と差別化している。 これらの新しい記憶は教師の学習によって生成される。 さらに,非ターゲットデータの破滅的忘れを緩和するために,改良された弾性重み統合を利用する。 ベンチマークデータセットの大規模な実験により,バックドア攻撃に対する未学習の完全性を十分に達成し,本手法の有効性を実証した。

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