Layer Attack Unlearning: Fast and Accurate Machine Unlearning via Layer Level Attack and Knowledge Distillation

📄 arXiv: 2312.16823v1 📥 PDF

作者: Hyunjune Kim, Sangyong Lee, Simon S. Woo

分类: cs.LG, cs.CR

发布日期: 2023-12-28

💡 一句话要点

提出层攻击卸载学习，通过层级攻击和知识蒸馏实现快速精确的机器卸载学习。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 机器卸载学习 数据隐私 知识蒸馏 层级攻击 Partial-PGD

📋 核心要点

  1. 现有机器卸载学习方法在从模型中有效删除特定数据时，往往面临准确性和效率的挑战。
  2. 论文提出层攻击卸载学习，通过在模型层级进行针对性攻击，并结合知识蒸馏来快速且精确地实现数据卸载。
  3. 实验结果表明，该方法在卸载学习的准确性和端到端性能方面优于现有技术，具有显著的提升。

📝 摘要（中文）

本文针对机器学习算法中训练数据集包含个人数据所引发的隐私问题，以及GDPR等法规赋予个人的“被遗忘权”或“删除权”，提出了一种快速且新颖的层级机器卸载学习范式，称为层攻击卸载学习。该方法相较于现有的卸载学习算法，具有更高的准确性和速度。论文引入了Partial-PGD算法来高效定位需要遗忘的样本。此外，受Forward-Forward算法的启发，仅使用模型的最后一层进行卸载过程。最后，利用知识蒸馏（KD），通过软标签信息从教师模型中可靠地学习决策边界，以提高准确性。通过与SOTA机器卸载学习模型进行大量实验，证明了该方法在准确性和端到端卸载学习性能方面的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器学习模型中数据隐私保护的问题，即如何高效且准确地从已训练的模型中删除特定数据（卸载学习），以满足用户“被遗忘权”的需求。现有卸载学习方法通常计算成本高昂，或者在删除特定数据后，模型性能下降明显。

核心思路：论文的核心思路是在模型的层级上进行攻击，选择性地修改模型参数，从而达到“遗忘”特定数据的目的。同时，利用知识蒸馏技术，将原始模型的知识迁移到卸载后的模型，以尽可能保持模型的性能。这种方法旨在通过局部修改和知识迁移，实现快速且准确的卸载学习。

技术框架：该方法主要包含三个阶段：1) 使用Partial-PGD算法定位需要遗忘的样本；2) 利用模型的最后一层进行层级攻击，修改模型参数以“遗忘”特定数据；3) 使用知识蒸馏，将原始模型的知识迁移到卸载后的模型。整体流程是先定位需要遗忘的数据，然后在模型层面进行针对性修改，最后通过知识蒸馏来恢复模型性能。

关键创新：该方法的关键创新在于：1) 提出了一种新的层级攻击卸载学习范式，通过在模型层级进行针对性攻击来实现数据卸载；2) 引入Partial-PGD算法来高效定位需要遗忘的样本；3) 受Forward-Forward算法启发，仅使用最后一层进行卸载，降低计算复杂度。与现有方法相比，该方法更加高效且准确。

关键设计：Partial-PGD算法用于高效定位需要遗忘的样本，具体参数设置未知。卸载过程主要集中在模型的最后一层，具体修改方式未知。知识蒸馏使用软标签信息，损失函数的设计未知，但目标是最小化卸载后模型与原始模型之间的差异。

📊 实验亮点

论文通过大量实验验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，该方法在准确性和端到端卸载学习性能方面优于现有的SOTA机器卸载学习模型。具体的性能数据和提升幅度在论文中给出，但此处未提供。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要保护用户数据隐私的机器学习场景，例如：社交网络、推荐系统、金融风控等。当用户要求删除其个人数据时，该方法可以快速且准确地从模型中移除相关信息，避免侵犯用户隐私，并满足法规要求。此外，该方法还可以用于模型安全领域，防御对抗性攻击。

📄 摘要（原文）

Recently, serious concerns have been raised about the privacy issues related to training datasets in machine learning algorithms when including personal data. Various regulations in different countries, including the GDPR grant individuals to have personal data erased, known as 'the right to be forgotten' or 'the right to erasure'. However, there has been less research on effectively and practically deleting the requested personal data from the training set while not jeopardizing the overall machine learning performance. In this work, we propose a fast and novel machine unlearning paradigm at the layer level called layer attack unlearning, which is highly accurate and fast compared to existing machine unlearning algorithms. We introduce the Partial-PGD algorithm to locate the samples to forget efficiently. In addition, we only use the last layer of the model inspired by the Forward-Forward algorithm for unlearning process. Lastly, we use Knowledge Distillation (KD) to reliably learn the decision boundaries from the teacher using soft label information to improve accuracy performance. We conducted extensive experiments with SOTA machine unlearning models and demonstrated the effectiveness of our approach for accuracy and end-to-end unlearning performance.