論文の概要: Adversarial Machine Unlearning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07687v1
• Date: Tue, 11 Jun 2024 20:07:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-13 21:16:01.853792
• Title: Adversarial Machine Unlearning
• Title（参考訳）: 対訳 マシン アンラーニング
• Authors: Zonglin Di, Sixie Yu, Yevgeniy Vorobeychik, Yang Liu,
• Abstract要約: 本稿では,機械学習モデルに対する特定のトレーニングデータの影響を取り除くことを目的とした,機械学習の課題に焦点を当てた。 伝統的に、未学習アルゴリズムの開発は、ある種のプライバシー脅威である会員推論攻撃(MIA)と並行して実行される。 未学習アルゴリズムの設計にMIAを統合するゲーム理論フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.809123658470693
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper focuses on the challenge of machine unlearning, aiming to remove the influence of specific training data on machine learning models. Traditionally, the development of unlearning algorithms runs parallel with that of membership inference attacks (MIA), a type of privacy threat to determine whether a data instance was used for training. However, the two strands are intimately connected: one can view machine unlearning through the lens of MIA success with respect to removed data. Recognizing this connection, we propose a game-theoretic framework that integrates MIAs into the design of unlearning algorithms. Specifically, we model the unlearning problem as a Stackelberg game in which an unlearner strives to unlearn specific training data from a model, while an auditor employs MIAs to detect the traces of the ostensibly removed data. Adopting this adversarial perspective allows the utilization of new attack advancements, facilitating the design of unlearning algorithms. Our framework stands out in two ways. First, it takes an adversarial approach and proactively incorporates the attacks into the design of unlearning algorithms. Secondly, it uses implicit differentiation to obtain the gradients that limit the attacker's success, thus benefiting the process of unlearning. We present empirical results to demonstrate the effectiveness of the proposed approach for machine unlearning.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,機械学習モデルに対する特定のトレーニングデータの影響を取り除くことを目的とした,機械学習の課題に焦点を当てた。 従来、未学習アルゴリズムの開発は、トレーニングにデータインスタンスを使用したかどうかを判断するプライバシーの脅威である、メンバシップ推論攻撃(MIA)と並行して実行される。 しかし、2つのストランドは密接に結びついており、削除されたデータに関してMIAの成功のレンズを通して機械学習を見ることができる。 この関係を認識し,未学習アルゴリズムの設計にMIAを統合するゲーム理論フレームワークを提案する。 具体的には、未学習の問題をモデルから特定のトレーニングデータを解放しようとするStackelbergゲームとしてモデル化し、監査官はMIAを用いて視覚的に除去されたデータのトレースを検出する。 この対立的な観点を採用することで、新たな攻撃の進展が利用でき、未学習アルゴリズムの設計が容易になる。 私たちのフレームワークは2つの点で際立っている。 まず、敵対的なアプローチをとり、攻撃を非学習アルゴリズムの設計に積極的に組み込む。 第二に、攻撃者の成功を制限する勾配を得るために暗黙の差別を利用するため、学習を解き放つプロセスの恩恵を受ける。 本研究では,機械学習における提案手法の有効性を示す実験結果を示す。

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