論文の概要: Shadow Unlearning: A Neuro-Semantic Approach to Fidelity-Preserving Faceless Forgetting in LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.04275v1
• Date: Wed, 07 Jan 2026 12:11:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-09 17:01:52.852772
• Title: Shadow Unlearning: A Neuro-Semantic Approach to Fidelity-Preserving Faceless Forgetting in LLMs
• Title（参考訳）: シャドウ・アンラーニング : LLMにおける忠実度維持のためのニューロ・セマンティックアプローチ
• Authors: Dinesh Srivasthav P, Ashok Urlana, Rahul Mishra, Bala Mallikarjunarao Garlapati, Ponnurangam Kumaraguru,
• Abstract要約: PIIを露出することなく、匿名の忘れデータ上で機械学習を行う、近似アンラーニングの新たなパラダイムであるシャドウアンラーニングを提案する。 さらに,シャドー・アンラーニングを実現するために,新たなプライバシ保護フレームワークであるニューロ・セマンティック・プロジェクタ・アンラーニング(NSPU)を提案する。 実験の結果,NSPUは非学習性能が優れ,モデルの有用性が保たれ,ユーザのプライバシが向上することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.135445130232265
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Machine unlearning aims to selectively remove the influence of specific training samples to satisfy privacy regulations such as the GDPR's 'Right to be Forgotten'. However, many existing methods require access to the data being removed, exposing it to membership inference attacks and potential misuse of Personally Identifiable Information (PII). We address this critical challenge by proposing Shadow Unlearning, a novel paradigm of approximate unlearning, that performs machine unlearning on anonymized forget data without exposing PII. We further propose a novel privacy-preserving framework, Neuro-Semantic Projector Unlearning (NSPU) to achieve Shadow unlearning. To evaluate our method, we compile Multi-domain Fictitious Unlearning (MuFU) forget set across five diverse domains and introduce an evaluation stack to quantify the trade-off between knowledge retention and unlearning effectiveness. Experimental results on various LLMs show that NSPU achieves superior unlearning performance, preserves model utility, and enhances user privacy. Additionally, the proposed approach is at least 10 times more computationally efficient than standard unlearning approaches. Our findings foster a new direction for privacy-aware machine unlearning that balances data protection and model fidelity.
• Abstract（参考訳）: 機械学習の目的は、GDPRの'Right to be Forgotten'のようなプライバシー規制を満たすために、特定のトレーニングサンプルの影響を選択的に除去することである。 しかし、既存の多くの手法では、削除されるデータにアクセスし、メンバーシップ推論攻撃やPII(Personally Identible Information)の潜在的な誤用に公開する必要がある。 PIIを露出することなく、匿名の忘れデータ上で機械学習を行う新しいパラダイムであるShadow Unlearningを提案することで、この重要な課題に対処する。 さらに,シャドー・アンラーニングを実現するために,新たなプライバシ保護フレームワークであるニューロ・セマンティック・プロジェクタ・アンラーニング(NSPU)を提案する。 提案手法を評価するために,5つの異なる領域にまたがって設定したMuFU(Multi-domain Fictitious Unlearning)をコンパイルし,知識保持と学習効率のトレードオフを定量化する評価スタックを提案する。 実験結果から,NSPUは非学習性能が優れ,モデルの有用性が保たれ,ユーザのプライバシが向上することがわかった。 さらに、提案手法は、標準のアンラーニング手法の少なくとも10倍の計算効率がある。 我々の発見は、データ保護とモデルの忠実さのバランスをとるプライバシーを意識した機械学習の新しい方向性を育む。

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