論文の概要: SecureCut: Federated Gradient Boosting Decision Trees with Efficient Machine Unlearning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13174v1
• Date: Wed, 22 Nov 2023 05:38:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-23 16:09:59.380128
• Title: SecureCut: Federated Gradient Boosting Decision Trees with Efficient Machine Unlearning
• Title（参考訳）: SecureCut: 効率的な機械学習によるFederated Gradient Boosting Decision Tree
• Authors: Jian Zhang, Bowen Li Jie Li, Chentao Wu
• Abstract要約: VFL(Vertical Federated Learning)では、複数のパーティがモデルトレーニングにプライベート機能を提供している。 VFLでは、データ削除(textitmachine unlearning)は、プライバシの保証の下で、すべてのサンプルから特定の機能を削除する必要があることが多い。 我々は,スクラッチから再トレーニングを必要とせずに,テクティスタンス・アンラーニングとテクティファチュア・アンラーニングの両方を効果的に実現する,新しいグラディエント・ブースティング・決定木(GBDT)フレームワークであるmethnameを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.011146979811752
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In response to legislation mandating companies to honor the \textit{right to be forgotten} by erasing user data, it has become imperative to enable data removal in Vertical Federated Learning (VFL) where multiple parties provide private features for model training. In VFL, data removal, i.e., \textit{machine unlearning}, often requires removing specific features across all samples under privacy guarentee in federated learning. To address this challenge, we propose \methname, a novel Gradient Boosting Decision Tree (GBDT) framework that effectively enables both \textit{instance unlearning} and \textit{feature unlearning} without the need for retraining from scratch. Leveraging a robust GBDT structure, we enable effective data deletion while reducing degradation of model performance. Extensive experimental results on popular datasets demonstrate that our method achieves superior model utility and forgetfulness compared to \textit{state-of-the-art} methods. To our best knowledge, this is the first work that investigates machine unlearning in VFL scenarios.
• Abstract（参考訳）: ユーザデータを消去することで、企業に対して“忘れられる権利”を尊重する法律が施行されたことにより、複数のパーティがモデルトレーニングにプライベートな機能を提供する垂直フェデレーション学習(vfl)において、データ削除を可能にすることが必須になった。 vflでは、データ削除、すなわち \textit{machine unlearning} は、連合学習において、プライバシー保証下ですべてのサンプルに対して特定の機能を削除する必要がある。 この課題に対処するために,我々は,スクラッチから再トレーニングする必要なしに \textit{instance unlearning} と \textit{feature unlearning} の両方を効果的に可能にする,新しい勾配ブースティング決定木 (gbdt) フレームワークである \methname を提案する。 堅牢なGBDT構造を利用することで、モデル性能の劣化を低減しつつ、効率的なデータ削除を可能にする。 提案手法は,<textit{state-of-the-art}法と比較して,モデルの有用性と忘れやすさに優れることを示す。 私たちの知る限りでは、VFLシナリオにおける機械学習の非学習を調査するのはこれが初めてです。

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