論文の概要: Breaking the Trilemma of Privacy, Utility, Efficiency via Controllable Machine Unlearning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.18574v1
• Date: Sat, 28 Oct 2023 03:24:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-31 17:58:57.768502
• Title: Breaking the Trilemma of Privacy, Utility, Efficiency via Controllable Machine Unlearning
• Title（参考訳）: 制御可能な機械学習によるプライバシ、ユーティリティ、効率性のトリレンマを破る
• Authors: Zheyuan Liu, Guangyao Dou, Yijun Tian, Chunhui Zhang, Eli Chien, Ziwei Zhu
• Abstract要約: 本稿では,機械学習(MU)アルゴリズムの校正を容易にする新しいフレームワークであるConMUを提案する。 ConMUフレームワークには、実行時の効率とモデルの一般化を調整した重要なデータ選択モジュール、プライバシとモデルの一般化のバランスをとるプログレッシブなガウス機構モジュール、プライバシと実行時の効率のトレードオフを制御する未学習プロキシの3つの統合モジュールが含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.17406422677537
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Machine Unlearning (MU) algorithms have become increasingly critical due to the imperative adherence to data privacy regulations. The primary objective of MU is to erase the influence of specific data samples on a given model without the need to retrain it from scratch. Accordingly, existing methods focus on maximizing user privacy protection. However, there are different degrees of privacy regulations for each real-world web-based application. Exploring the full spectrum of trade-offs between privacy, model utility, and runtime efficiency is critical for practical unlearning scenarios. Furthermore, designing the MU algorithm with simple control of the aforementioned trade-off is desirable but challenging due to the inherent complex interaction. To address the challenges, we present Controllable Machine Unlearning (ConMU), a novel framework designed to facilitate the calibration of MU. The ConMU framework contains three integral modules: an important data selection module that reconciles the runtime efficiency and model generalization, a progressive Gaussian mechanism module that balances privacy and model generalization, and an unlearning proxy that controls the trade-offs between privacy and runtime efficiency. Comprehensive experiments on various benchmark datasets have demonstrated the robust adaptability of our control mechanism and its superiority over established unlearning methods. ConMU explores the full spectrum of the Privacy-Utility-Efficiency trade-off and allows practitioners to account for different real-world regulations. Source code available at: https://github.com/guangyaodou/ConMU.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(mu)アルゴリズムは,データプライバシ規制の強制的な遵守によって,ますます重要になっている。 MUの主な目的は、特定のデータサンプルがスクラッチから再トレーニングすることなく、特定のモデルに与える影響を削除することである。 そのため、既存の手法はユーザーのプライバシー保護の最大化に重点を置いている。 しかし、現実世界のWebベースアプリケーションごとに、さまざまなプライバシー規制がある。 プライバシ、モデルユーティリティ、実行時の効率のトレードオフの全範囲を探索することは、実践的な未学習シナリオでは不可欠である。 さらに、上記のトレードオフをシンプルに制御したMUアルゴリズムの設計は望ましいが、固有の複雑な相互作用のため難しい。 この課題に対処するために、MUの校正を容易にするために設計された新しいフレームワークであるConMU(Controlable Machine Unlearning)を提案する。 conmuフレームワークには3つの統合モジュールが含まれている。ランタイム効率とモデル一般化を調和させる重要なデータ選択モジュール、プライバシとモデル一般化のバランスをとるプログレッシブガウス機構モジュール、プライバシとランタイム効率のトレードオフを制御するアンラーニングプロキシである。 様々なベンチマークデータセットに関する包括的実験により,制御機構のロバストな適応性と,確立されたアンラーニング手法に対する優越性が実証された。 ConMUはプライバシ-ユーティリティ-効率トレードオフの全範囲を探求し、実践者がさまざまな現実世界の規則を説明できるようにする。 ソースコードはhttps://github.com/guangyaodou/conmu.com/。

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