論文の概要: System-Aware Unlearning Algorithms: Use Lesser, Forget Faster

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.06073v1
• Date: Fri, 06 Jun 2025 13:30:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-09 17:28:43.488851
• Title: System-Aware Unlearning Algorithms: Use Lesser, Forget Faster
• Title（参考訳）: システム対応のアンラーニングアルゴリズム: より少ない使用とより高速な適用
• Authors: Linda Lu, Ayush Sekhari, Karthik Sridharan,
• Abstract要約: 本稿では,線形分類のための厳密なシステム認識型アンラーニングアルゴリズムを提案する。 理論的には、削除能力、正確性、メモリ、計算時間の間のトレードオフを分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.783636887138904
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine unlearning addresses the problem of updating a machine learning model/system trained on a dataset $S$ so that the influence of a set of deletion requests $U \subseteq S$ on the unlearned model is minimized. The gold standard definition of unlearning demands that the updated model, after deletion, be nearly identical to the model obtained by retraining. This definition is designed for a worst-case attacker (one who can recover not only the unlearned model but also the remaining data samples, i.e., $S \setminus U$). Such a stringent definition has made developing efficient unlearning algorithms challenging. However, such strong attackers are also unrealistic. In this work, we propose a new definition, system-aware unlearning, which aims to provide unlearning guarantees against an attacker that can at best only gain access to the data stored in the system for learning/unlearning requests and not all of $S\setminus U$. With this new definition, we use the simple intuition that if a system can store less to make its learning/unlearning updates, it can be more secure and update more efficiently against a system-aware attacker. Towards that end, we present an exact system-aware unlearning algorithm for linear classification using a selective sampling-based approach, and we generalize the method for classification with general function classes. We theoretically analyze the tradeoffs between deletion capacity, accuracy, memory, and computation time.
• Abstract（参考訳）: 機械学習はデータセットでトレーニングされた機械学習モデル/システムを$S$で更新する問題に対処するため、削除要求セットのU \subseteq S$が未学習モデルに与える影響を最小限にする。 未学習のゴールドスタンダードの定義は、更新されたモデルが削除された後、再学習によって得られたモデルとほぼ同一であることが要求される。 この定義は、最悪の攻撃者(未学習のモデルだけでなく、残りのデータサンプル、すなわち$S \setminus U$を復元できる者)のために設計されている。 このような厳密な定義は、効率的な未学習アルゴリズムの開発を困難にしている。 しかし、そのような強力な攻撃者もまた現実的ではない。 本研究では,学習/学習要求のためにシステムに格納されたデータにのみアクセス可能な攻撃者に対して,S\setminus U$のすべてではなく,攻撃者に対して非学習保証を提供することを目的とした,システム認識型アンラーニング(system-aware unlearning)という新たな定義を提案する。 この新しい定義では、システムが学習/学習更新をあまり保存しないなら、より安全になり、システムに認識された攻撃者に対してより効率的に更新できる、という単純な直感を使う。 そこで我々は,選択的なサンプリングベースアプローチを用いた線形分類のためのシステム認識アンラーニングアルゴリズムを提案し,一般関数クラスを用いた分類法を一般化する。 理論的には、削除能力、正確性、メモリ、計算時間の間のトレードオフを分析する。

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