論文の概要: Invisible Watermarks, Visible Gains: Steering Machine Unlearning with Bi-Level Watermarking Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.10065v1
• Date: Wed, 13 Aug 2025 08:05:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-15 22:24:48.064665
• Title: Invisible Watermarks, Visible Gains: Steering Machine Unlearning with Bi-Level Watermarking Design
• Title（参考訳）: Invisible Watermarks, Visible Gains:バイレベルウォーターマーク設計によるステアリングマシンの学習
• Authors: Yuhao Sun, Yihua Zhang, Gaowen Liu, Hongtao Xie, Sijia Liu,
• Abstract要約: 本稿では,デジタル透かしを利用して機械学習を促進する新しい手法を提案する。 水4MUと呼ばれる非学習型透かしフレームワークを導入し、未学習の有効性を高める。 Water4MUは画像分類と画像生成の両方に有効である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.11631103375289
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the increasing demand for the right to be forgotten, machine unlearning (MU) has emerged as a vital tool for enhancing trust and regulatory compliance by enabling the removal of sensitive data influences from machine learning (ML) models. However, most MU algorithms primarily rely on in-training methods to adjust model weights, with limited exploration of the benefits that data-level adjustments could bring to the unlearning process. To address this gap, we propose a novel approach that leverages digital watermarking to facilitate MU by strategically modifying data content. By integrating watermarking, we establish a controlled unlearning mechanism that enables precise removal of specified data while maintaining model utility for unrelated tasks. We first examine the impact of watermarked data on MU, finding that MU effectively generalizes to watermarked data. Building on this, we introduce an unlearning-friendly watermarking framework, termed Water4MU, to enhance unlearning effectiveness. The core of Water4MU is a bi-level optimization (BLO) framework: at the upper level, the watermarking network is optimized to minimize unlearning difficulty, while at the lower level, the model itself is trained independently of watermarking. Experimental results demonstrate that Water4MU is effective in MU across both image classification and image generation tasks. Notably, it outperforms existing methods in challenging MU scenarios, known as "challenging forgets".
• Abstract（参考訳）: 忘れられる権利の需要が高まる中、機械学習(ML)モデルから機密データの影響を排除し、信頼と規制のコンプライアンスを強化する重要なツールとして、機械学習(MU)が登場した。 しかしながら、ほとんどのMUアルゴリズムは、主にモデル重み付けを調整するためのトレーニング手法に依存しており、データレベルの調整が未学習プロセスにもたらす利点を限定的に探究している。 このギャップに対処するために,デジタル透かしを利用した新たな手法を提案する。 透かしの統合により、無関係なタスクのモデルユーティリティを維持しながら、特定データの正確な除去を可能にする制御された未学習機構を確立する。 まず, MUに対する透かしデータの影響について検討し, MUが効果的に透かしデータに一般化することを示した。 水4MUと呼ばれる非学習に優しい透かしフレームワークを導入し、未学習の有効性を高める。 Water4MUの中核は双方向最適化(BLO)フレームワークであり、上層では、ウォーターマーキングネットワークは学習の難しさを最小限に抑えるために最適化され、下層では、モデル自体がウォーターマーキングとは無関係に訓練されている。 実験の結果,水4MUは画像分類タスクと画像生成タスクの両方でMUに有効であることがわかった。 特に、MUシナリオに挑戦する既存の手法よりも優れており、これは"challenging forgets"として知られている。

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