論文の概要: Towards Federated Domain Unlearning: Verification Methodologies and Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03078v1
• Date: Wed, 5 Jun 2024 09:05:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 19:09:43.014802
• Title: Towards Federated Domain Unlearning: Verification Methodologies and Challenges
• Title（参考訳）: フェデレーション・ドメイン・アンラーニングに向けて:検証手法と課題
• Authors: Kahou Tam, Kewei Xu, Li Li, Huazhu Fu,
• Abstract要約: フェデレート・ドメイン・アンラーニングに関する最初の総合的な実証的研究について紹介する。 その結果,非学習がモデルの深い層に不均等に影響を及ぼすことが判明した。 フェデレート・ドメイン・アンラーニングに適した新しい評価手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.9987941096371
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Federated Learning (FL) has evolved as a powerful tool for collaborative model training across multiple entities, ensuring data privacy in sensitive sectors such as healthcare and finance. However, the introduction of the Right to Be Forgotten (RTBF) poses new challenges, necessitating federated unlearning to delete data without full model retraining. Traditional FL unlearning methods, not originally designed with domain specificity in mind, inadequately address the complexities of multi-domain scenarios, often affecting the accuracy of models in non-targeted domains or leading to uniform forgetting across all domains. Our work presents the first comprehensive empirical study on Federated Domain Unlearning, analyzing the characteristics and challenges of current techniques in multi-domain contexts. We uncover that these methods falter, particularly because they neglect the nuanced influences of domain-specific data, which can lead to significant performance degradation and inaccurate model behavior. Our findings reveal that unlearning disproportionately affects the model's deeper layers, erasing critical representational subspaces acquired during earlier training phases. In response, we propose novel evaluation methodologies tailored for Federated Domain Unlearning, aiming to accurately assess and verify domain-specific data erasure without compromising the model's overall integrity and performance. This investigation not only highlights the urgent need for domain-centric unlearning strategies in FL but also sets a new precedent for evaluating and implementing these techniques effectively.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、複数のエンティティをまたいだ協調モデルトレーニングの強力なツールとして進化し、医療や金融などの機密分野におけるデータのプライバシを確保している。 しかし、RTBF(Right to Be Forgotten)の導入は新たな課題を引き起こし、フェデレーション付きアンラーニングを必要とせず、完全なモデルの再トレーニングなしにデータを削除できる。 従来のFLアンラーニング手法は、もともとドメイン固有性を念頭に設計されたものではなかったが、マルチドメインシナリオの複雑さに不適切な対処をしており、多くの場合、ターゲットのないドメインのモデルの精度に影響を与えるか、あるいはすべてのドメインをまたいで一様に忘れてしまう。 本研究は,フェデレート・ドメイン・アンラーニングに関する最初の総合的研究であり,多分野コンテキストにおける現在の技術の特徴と課題を分析したものである。 これらの手法は,特にドメイン固有データの影響を無視しているため,性能劣化と不正確なモデル動作を引き起こす可能性がある。 実験の結果,非学習がモデルの深層に不均等に影響を及ぼし,初期のトレーニングフェーズで獲得した重要な表現部分空間が消去されることがわかった。 そこで本研究では,モデル全体の完全性や性能を損なうことなく,ドメイン固有のデータ消去を正確に評価し,検証することを目的とした,フェデレート・ドメイン・アンラーニングに適した新しい評価手法を提案する。 この調査は、FLにおけるドメイン中心のアンラーニング戦略の急激な必要性を浮き彫りにするだけでなく、これらの手法を効果的に評価、実装するための新たな先例を定めている。

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