論文の概要: Evaluating the Defense Potential of Machine Unlearning against Membership Inference Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.16150v1
• Date: Fri, 22 Aug 2025 07:19:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-25 16:42:36.286682
• Title: Evaluating the Defense Potential of Machine Unlearning against Membership Inference Attacks
• Title（参考訳）: メンバシップ推論攻撃に対する機械学習の防御可能性の評価
• Authors: Aristeidis Sidiropoulos, Christos Chrysanthos Nikolaidis, Theodoros Tsiolakis, Nikolaos Pavlidis, Vasilis Perifanis, Pavlos S. Efraimidis,
• Abstract要約: メンバーシップ推論攻撃(MIA)は、モデルのトレーニングデータセットに特定のデータポイントが含まれているかどうかを敵が判断することを可能にする。 機械学習は本質的にMIA対策ではないものの、学習アルゴリズムとデータ特性はモデルの脆弱性に大きな影響を及ぼす可能性がある。 この研究は、機械学習とMIAの相互作用に関する重要な洞察を提供し、プライバシを保存する機械学習システムの設計のためのガイダンスを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Membership Inference Attacks (MIAs) pose a significant privacy risk, as they enable adversaries to determine whether a specific data point was included in the training dataset of a model. While Machine Unlearning is primarily designed as a privacy mechanism to efficiently remove private data from a machine learning model without the need for full retraining, its impact on the susceptibility of models to MIA remains an open question. In this study, we systematically assess the vulnerability of models to MIA after applying state-of-art Machine Unlearning algorithms. Our analysis spans four diverse datasets (two from the image domain and two in tabular format), exploring how different unlearning approaches influence the exposure of models to membership inference. The findings highlight that while Machine Unlearning is not inherently a countermeasure against MIA, the unlearning algorithm and data characteristics can significantly affect a model's vulnerability. This work provides essential insights into the interplay between Machine Unlearning and MIAs, offering guidance for the design of privacy-preserving machine learning systems.
• Abstract（参考訳）: メンバーシップ推論攻撃(MIA)は、モデルのトレーニングデータセットに特定のデータポイントが含まれているかどうかを敵が判断できるようにするため、重大なプライバシーリスクを引き起こす。 Machine Unlearningは主に、完全なリトレーニングを必要とせずに機械学習モデルからプライベートデータを効率的に削除するプライバシーメカニズムとして設計されているが、MIAに対するモデルの影響は、未解決のままである。 本研究では、最先端の機械学習アルゴリズムを適用した後、MIAに対するモデルの脆弱性を体系的に評価する。 我々の分析は4つの多様なデータセット(画像領域から2つ、表形式で2つ)にまたがっており、異なるアンラーニングアプローチがモデルがメンバーシップ推論にどのように影響するかを探索している。 この結果によると、機械学習は本質的にMIA対策ではないものの、学習アルゴリズムとデータ特性はモデルの脆弱性に大きく影響する可能性がある。 この作業は、プライバシ保護機械学習システムの設計のためのガイダンスを提供する、Machine UnlearningとMIAの相互作用に関する重要な洞察を提供する。

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