論文の概要: Threats, Attacks, and Defenses in Machine Unlearning: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.13682v3
- Date: Mon, 5 Aug 2024 08:32:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-06 23:16:45.892351
- Title: Threats, Attacks, and Defenses in Machine Unlearning: A Survey
- Title（参考訳）: 機械学習における脅威、攻撃、防御 - 調査より
- Authors: Ziyao Liu, Huanyi Ye, Chen Chen, Kwok-Yan Lam,
- Abstract要約: マシン・アンラーニング(MU)は最近、安全なAIを実現する可能性についてかなりの注目を集めている。
この調査は、機械学習における脅威、攻撃、防衛に関する広範な研究のギャップを埋めることを目的としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.05662521329346
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Machine Unlearning (MU) has gained considerable attention recently for its potential to achieve Safe AI by removing the influence of specific data from trained machine learning models. This process, known as knowledge removal, addresses AI governance concerns of training data such as quality, sensitivity, copyright restrictions, and obsolescence. This capability is also crucial for ensuring compliance with privacy regulations such as the Right To Be Forgotten. Furthermore, effective knowledge removal mitigates the risk of harmful outcomes, safeguarding against biases, misinformation, and unauthorized data exploitation, thereby enhancing the safe and responsible use of AI systems. Efforts have been made to design efficient unlearning approaches, with MU services being examined for integration with existing machine learning as a service, allowing users to submit requests to remove specific data from the training corpus. However, recent research highlights vulnerabilities in machine unlearning systems, such as information leakage and malicious unlearning requests, that can lead to significant security and privacy concerns. Moreover, extensive research indicates that unlearning methods and prevalent attacks fulfill diverse roles within MU systems. For instance, unlearning can act as a mechanism to recover models from backdoor attacks, while backdoor attacks themselves can serve as an evaluation metric for unlearning effectiveness. This underscores the intricate relationship and complex interplay among these mechanisms in maintaining system functionality and safety. This survey aims to fill the gap between the extensive number of studies on threats, attacks, and defenses in machine unlearning and the absence of a comprehensive review that categorizes their taxonomy, methods, and solutions, thus offering valuable insights for future research directions and practical implementations.
- Abstract（参考訳）: 機械学習(MU)は、トレーニングされた機械学習モデルから特定のデータの影響を取り除き、安全なAIを実現する可能性を秘めている。
このプロセスは知識除去として知られるもので、品質、感度、著作権制限、陳腐化といったトレーニングデータに関するAIガバナンス上の懸念に対処する。
この機能は、忘れられる権利のようなプライバシー規則の遵守を保証するためにも重要である。
さらに、効果的な知識の除去は有害な結果のリスクを軽減し、バイアスや誤情報、不正なデータエクスプロイトから保護し、AIシステムの安全で責任ある使用を促進する。
MUサービスは既存の機械学習・アズ・ア・サービスとの統合のために検討されており、ユーザーはトレーニング・コーパスから特定のデータを削除するためのリクエストを提出することができる。
しかし、最近の研究では、情報漏洩や悪意のある未学習要求などの機械学習システムの脆弱性が強調されており、セキュリティとプライバシの重大な懸念に繋がる可能性がある。
さらに,未学習の手法や攻撃がMUシステムにおける多様な役割を担っていることを示す。
例えば、アンラーニングはバックドアアタックからモデルを復元するメカニズムとして機能し、バックドアアタック自体がアンラーニングの有効性を評価する指標として機能する。
このことは、システム機能と安全性の維持において、これらのメカニズム間の複雑な関係と複雑な相互作用を浮き彫りにする。
この調査は、機械学習における脅威、攻撃、防衛に関する広範な研究と、それらの分類、方法、解決策を分類する包括的なレビューの欠如の間のギャップを埋めることを目的としており、将来の研究の方向性や実践的な実装について貴重な洞察を提供する。
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