机器遗忘是一项关键技术，用于选择性地移除训练数据点对训练模型的影响。本文提供了机器遗忘研究的全面分类和分析，并回顾了最新的解决方案，讨论了其优势和限制，并提出了未来的发展方向，以推动机器遗忘作为一项必要的可信和自适应机器学习能力。

Aug, 2023

在本研究中，我们提出了第一个可以证明并高效地消除数据实例并保持公平性的机器遗忘方法。通过理论结果和对真实世界数据集的广泛实验，我们展示了我们的方法在消除数据实例的同时保持公平性的功效。

Jul, 2023

该调查提供了机器遗忘技术的简明评估，概述了准确和近似方法、可疑攻击和验证方法，并比较了每种方法的优点和局限性，评估了它们的性能，突出了挑战性的需求。提供强大的非 IID 删除模型以缓解公平性问题，并指出该领域未来的研究方向，旨在为寻求在 ML 系统中提供隐私和平等的研究人员和从业者提供有价值的资源。

May, 2023

面对分布变化的复杂机器遗忘问题，特别关注非均匀特征和标签删除带来的挑战，本研究提出了一种基于影响函数和分布独立原理的新方法，以解决隐私保护和模型性能之间的平衡，通过在多样分布下维护模型的性能和适应性，确保数据去除的高效性及动态调整模型以保持泛化能力，通过广泛实验验证了方法的有效性，对机器遗忘领域做出了重大贡献。

Mar, 2024

该研究综述了现有的机器去学习方法，系统地分类并讨论了其差异、联系和开放问题，包括集中式去学习、分布式和不规则数据去学习、去学习验证以及隐私和安全问题，并提出了潜在的研究方向。

May, 2024

本文旨在对机器学习模型中 “遗忘特定数据” 的概念、场景、方法和应用进行综合性探讨，并为研究人员和从业人员提供包括设计标准和算法在内的全面资源，以帮助创新隐私技术和提醒相关研究领域存在的问题。

Sep, 2022

机器学习模型存在安全漏洞，包括泄漏关于模型的训练数据的攻击。该研究探讨如何在隐私保护问题中有效应对数据删除需求，通过有效更新已训练模型的机器遗忘算法，以维持模型性能，避免重新训练模型的代价。本文提出了替代性的算法评估方法，通过针对图像识别数据集的实验，对当前机器遗忘算法进行更详细的评估，展示了该领域的最新状况。

May, 2024

本研究旨在研究联邦学习（FL）系统中的机器非重学习问题，提出了一种快速数据淘汰方法以保护数据隐私，并在四项真实数据集上进行了测试和分析。

Mar, 2022

本文研究用户信息的删除和机器去学习概念，阐述了目前保证用户隐私的方法以及可能出现的潜在攻击方式，其中特别探讨了有意设计的训练数据能触发完全重新训练的中毒攻击。

Sep, 2021

数字个人数据是一项重要的资产，机器遗忘权利要求模型提供者根据用户的请求删除用户数据，机器去学习涉及到中心化和分布式模型下的去学习算法、近似去学习、验证和评估指标、不同应用中的去学习挑战和解决方案、以及针对机器去学习的攻击，期望通过全面调研描绘机器去学习领域的最新进展，并为未来研究提供方向。

Mar, 2024