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

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

我们研究了$(\epsilon,\delta)$-认证的最小化机器取消学习问题，提出了一个基于总Hessian完整的Newton更新和差分隐私中借用的高斯机制的新算法。我们推导了三种不同损失函数情况下的泛化率，并提供了删除容量来保证所需的总体风险能够保持，只要删除的样本数量不超过导出的数量。

Dec, 2023

机器遗忘方法针对用户隐私保护目标有重要作用，但会带来大量计算成本。我们提出了细粒度 Top-K 和 Random-k 参数扰动的不精确机器遗忘策略，以在保持可计算性开销的同时满足隐私需求。我们还引入了评估机器遗忘效果和模型泛化能力的新指标——遗忘率和记忆保留率。通过实施这些创新技术和指标，我们在不显著牺牲模型性能的前提下实现了高效的隐私保护，并提供了一种评估遗忘程度的新方法。

Jan, 2024

基于噪声梯度下降的兰格文反训练为近似反训练问题提供隐私保证，将DP学习过程与隐私认证的反训练过程统一，具有多种算法优势，包括非凸问题的近似认证的反训练、与重新训练相比的复杂性节约、用于多个反训练请求的顺序和批量反训练。通过在基准数据集上进行实验验证了兰格文反训练的实用性和隐私-效用-复杂性的权衡，并展示了其相对于基于梯度下降加输出扰动的近似反训练的优越性。

Jan, 2024

在本研究中，我们介绍了一种名为“梯度优化机器遗忘”的优化框架，用于有效地消除一部分训练数据对模型的影响，它能够覆盖大部分训练数据集（最多达到30%），支持不同类型的遗忘任务，并且在无需超参数调整的情况下展现了比重新训练模型更为吸引人的优点。我们使用一系列成熟的成员推理攻击指标对该框架的有效性进行了评估，并实现了与最先进方法相比最多达到10%的性能提升，而不降低原始模型的准确性。

Mar, 2024

将“被遗忘的权利”作为用户数据隐私的法律保证变得日益重要。机器遗忘旨在高效地从训练模型参数中去除特定数据点的影响，以便与从头开始重新训练模型时近似相同。本文提出了基于噪声随机梯度下降（SGD）的随机梯度Langevin遗忘框架，为凸性假设下的近似遗忘问题提供了带有隐私保证的第一个遗忘方法。我们的研究结果表明，与全批次更新相比，小批次梯度更新提供了更好的隐私-复杂性权衡。我们的遗忘方法具有许多算法上的优势，包括与重新训练相比的复杂性节省，以及支持顺序和批次遗忘。为了研究我们方法的隐私-效用-复杂性权衡，我们在基准数据集上进行了实验，与之前的工作进行了比较。相比于小批次和全批次设置下基于梯度的近似遗忘方法，我们的方法在相同隐私限制条件下使用了2%和10%的梯度计算，同时达到了类似的效用。

Mar, 2024

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

机器学习中的模型撤销能够有效解决数据隐私问题，本研究通过实证评估表明首次梯度上升法在机器学习中的撤销过程更为有效，突出了其在提升数据隐私和符合法规（如GDPR和CCPA）方面的潜力。

Jun, 2024

Mini-Unlearning是一种轻量级、可扩展的方法，通过最小的一部分历史梯度以及收缩映射来有效地实现高比例的machine unlearning，提高模型准确性并增强对隐私攻击的抵抗力。

Jun, 2024