論文の概要: Jogging the Memory of Unlearned Model Through Targeted Relearning Attack

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13356v1
• Date: Wed, 19 Jun 2024 09:03:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-21 22:30:00.649628
• Title: Jogging the Memory of Unlearned Model Through Targeted Relearning Attack
• Title（参考訳）: ターゲット型再学習攻撃による未学習モデルの記憶の探索
• Authors: Shengyuan Hu, Yiwei Fu, Zhiwei Steven Wu, Virginia Smith,
• Abstract要約: LLMにおける未学習に対する既存のアプローチは、単純な再学習攻撃の標的セットに驚くほど影響を受けやすいことを示す。 小さく、潜在的にゆるやかに関連付けられたデータのみにアクセスすることで、未学習モデルのメモリを“ジョグ”して、未学習の影響を反転させることができることが分かりました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.061187080745654
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine unlearning is a promising approach to mitigate undesirable memorization of training data in ML models. However, in this work we show that existing approaches for unlearning in LLMs are surprisingly susceptible to a simple set of targeted relearning attacks. With access to only a small and potentially loosely related set of data, we find that we can 'jog' the memory of unlearned models to reverse the effects of unlearning. We formalize this unlearning-relearning pipeline, explore the attack across three popular unlearning benchmarks, and discuss future directions and guidelines that result from our study.
• Abstract（参考訳）: 機械学習は、機械学習モデルにおけるトレーニングデータの望ましくない記憶を緩和するための有望なアプローチである。 しかし、本研究では、LLMにおける未学習に対する既存のアプローチが、単純なターゲット再学習攻撃の影響を受けやすいことを示す。 小さく、潜在的にゆるやかに関連付けられたデータのみにアクセスすることで、未学習モデルのメモリを“ジョグ”して、未学習の影響を反転させることができることが分かりました。 このアンラーニング・ラーニングパイプラインを形式化し、人気のある3つのアンラーニングベンチマークで攻撃を調査し、我々の研究から得られた今後の方向性とガイドラインについて議論する。

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