論文の概要: Verifying Robust Unlearning: Probing Residual Knowledge in Unlearned Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.14798v1
• Date: Mon, 21 Apr 2025 01:56:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-29 20:03:45.568373
• Title: Verifying Robust Unlearning: Probing Residual Knowledge in Unlearned Models
• Title（参考訳）: 未学習の未学習の検証:未学習モデルにおける残留知識の探索
• Authors: Hao Xuan, Xingyu Li,
• Abstract要約: 本稿では,ロバスト・アンラーニングの概念を導入し,モデルの再学習と敵の回復に対する抵抗性を確実にする。 アンラーニング手法がこのセキュリティ基準を満たしているかどうかを実証的に評価するために,アンラーニングマッピング攻撃(UMA)を提案する。 UMAは、敵クエリを使って忘れられたトレースのモデルを積極的に探索する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.041289551532804
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine Unlearning (MUL) is crucial for privacy protection and content regulation, yet recent studies reveal that traces of forgotten information persist in unlearned models, enabling adversaries to resurface removed knowledge. Existing verification methods only confirm whether unlearning was executed, failing to detect such residual information leaks. To address this, we introduce the concept of Robust Unlearning, ensuring models are indistinguishable from retraining and resistant to adversarial recovery. To empirically evaluate whether unlearning techniques meet this security standard, we propose the Unlearning Mapping Attack (UMA), a post-unlearning verification framework that actively probes models for forgotten traces using adversarial queries. Extensive experiments on discriminative and generative tasks show that existing unlearning techniques remain vulnerable, even when passing existing verification metrics. By establishing UMA as a practical verification tool, this study sets a new standard for assessing and enhancing machine unlearning security.
• Abstract（参考訳）: マシン・アンラーニング(MUL)は、プライバシ保護とコンテンツ規制にとって重要であるが、近年の研究により、忘れられた情報の痕跡が未学習のモデルに残ることが判明し、敵の知識が再浮上する。 既存の検証方法は、未学習が実行されたかどうかのみ確認し、そのような残余情報漏洩を検出できなかった。 これを解決するために,ロバスト・アンラーニングの概念を導入する。 本研究では,このセキュリティ基準を満たすアンラーニング手法を実証的に評価するために,非ラーニング後検証フレームワークであるUnlearning Mapping Attack (UMA)を提案する。 差別的で生成的なタスクに関する大規模な実験は、既存の検証メトリクスをパスしても、既存の未学習のテクニックが脆弱であることを示しています。 本研究は,UMAを実用的検証ツールとして確立することにより,マシンアンラーニングセキュリティの評価・強化のための新しい標準を策定する。

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