Silver Linings in the Shadows: Harnessing Membership Inference for Machine Unlearning

随着机器学习模型在各个领域的持续发展和广泛应用，确保用户隐私和数据安全已成为一个重要问题。遵守数据隐私法规（如GDPR）的安全机器学习框架不仅应授予用户请求删除用于模型训练的贡献数据的权利，还应该促进在机器学习模型中消除敏感数据指纹以减轻潜在攻击的影响，这个过程被称为机器遗忘。在本研究中，我们提出了一种新的遗忘机制，旨在有效地从神经网络中移除特定数据样本的影响，同时考虑到遗忘后模型在主要任务上的表现。为实现这一目标，我们设计了一种新的损失函数，通过结合目标分类损失和成员推断损失，来消除目标模型的权重和激活值中的隐私敏感信息。我们的可适应框架可以轻松地纳入各种隐私泄漏逼近机制来指导遗忘过程。我们提供了实证证据，证明我们的遗忘方法的有效性，并通过成员推断机制的理论上限分析作为概念证明。我们的结果展示了我们的方法在四个数据集和四个深度学习架构中，在遗忘效果、延迟和主要任务的准确性方面表现出卓越的性能。

论文试图解决如何在机器学习模型中实现用户隐私和数据安全的问题，包括用户请求删除其用于模型训练的数据以及消除敏感数据指纹的机器遗忘过程。

论文提出了一种新的机器遗忘机制，通过组合目标分类损失和成员推断损失来设计新的损失函数，以消除目标模型中的隐私敏感信息，该框架可以轻松地整合各种隐私泄漏近似机制来指导遗忘过程。

论文通过实验验证了其机器遗忘方法的有效性和准确性，包括四个数据集和四个深度学习架构。论文还提供了开源代码，实验设计详细，证明了论文方法的上限分析。

最近的相关研究包括《基于深度学习的隐私保护技术综述》、《面向深度神经网络的隐私保护研究综述》等。