Fugu-MT 論文翻訳(概要): TruVRF: Towards Triple-Granularity Verification on Machine Unlearning

論文の概要: TruVRF: Towards Triple-Granularity Verification on Machine Unlearning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.06063v1
Date: Mon, 12 Aug 2024 11:29:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-13 14:25:27.672113
Title: TruVRF: Towards Triple-Granularity Verification on Machine Unlearning
Title（参考訳）: TruVRF: 機械学習における3つの特異性検証を目指して
Authors: Chunyi Zhou, Anmin Fu, Zhiyang Dai,
Abstract要約: TruVRFは、クラスレベル、ボリュームレベル、サンプルレベルの粒度で動作する非侵襲的な未学習検証フレームワークである。さまざまな種類の不適切なサーバを検出するために設計された3つのUnlearning-Metricsが含まれている。 TruVRFの堅牢な性能を示し、Metrics IとIIIの90%以上の精度、Metrics IIの4.8%から8.2%の推論偏差を示した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.3667223256713745
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The concept of the right to be forgotten has led to growing interest in machine unlearning, but reliable validation methods are lacking, creating opportunities for dishonest model providers to mislead data contributors. Traditional invasive methods like backdoor injection are not feasible for legacy data. To address this, we introduce TruVRF, a non-invasive unlearning verification framework operating at class-, volume-, and sample-level granularities. TruVRF includes three Unlearning-Metrics designed to detect different types of dishonest servers: Neglecting, Lazy, and Deceiving. Unlearning-Metric-I checks class alignment, Unlearning-Metric-II verifies sample count, and Unlearning-Metric-III confirms specific sample deletion. Evaluations on three datasets show TruVRF's robust performance, with over 90% accuracy for Metrics I and III, and a 4.8% to 8.2% inference deviation for Metric II. TruVRF also demonstrates generalizability and practicality across various conditions and with state-of-the-art unlearning frameworks like SISA and Amnesiac Unlearning.
Abstract（参考訳）: 忘れられる権利の概念は、機械学習への関心を高めているが、信頼性の高い検証方法が欠如しており、不適切なモデルプロバイダがデータコントリビュータを誤解させる機会を生み出している。バックドアインジェクションのような従来の侵襲的な手法は、レガシーデータでは実現できない。そこで本研究では,クラスレベル,ボリュームレベル,サンプルレベルの粒度で動作する非侵襲的未学習検証フレームワークであるTruVRFを紹介する。 TruVRFには、Neglecting、Lazy、Decivingという、さまざまなタイプの不適切なサーバを検出するように設計された3つのUnlearning-Metricsが含まれている。 Unlearning-Metric-Iはクラスアライメントをチェックし、Unlearning-Metric-IIはサンプルカウントを確認し、Unlearning-Metric-IIIは特定のサンプル削除を確認する。 3つのデータセットの評価では、TruVRFの堅牢な性能、Metrics IとIIIの90%以上の精度、Metrics IIの4.8%から8.2%の推論偏差が示されている。 TruVRFはまた、様々な条件や、SISAやAmnesiac Unlearningのような最先端の未学習フレームワークを使って、一般化性と実践性を実証している。

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