Exploring Federated Unlearning: Analysis, Comparison, and Insights

要約

プライバシーを保護する機械学習への需要の高まりにより、フェデレーション システムでトレーニングされたモデルからデータを選択的に削除できるフェデレーテッド アンラーニングへの関心が高まっています。
ただし、フェデレーテッドアンラーニング手法の開発には、特にプライバシー、精度、効率という 3 つのしばしば相反する目標のバランスを取る際に課題が伴います。
このペーパーでは、既存のフェデレーテッドアンラーニングアプローチの包括的な分析を提供し、そのアルゴリズムの効率性、モデルの精度への影響、プライバシー保護の有効性を検証します。
これらの次元間の重要なトレードオフについて説明し、さまざまな領域にわたる実際のアプリケーションへの影響を強調します。
さらに、古典的なベースラインと多様なパフォーマンス指標を組み込んだフェデレーテッドアンラーニング手法を評価するための統一ベンチマークである OpenFederatedUnlearning フレームワークを提案します。
私たちの調査結果は、実践者がこれらの目標の複雑な相互作用をナビゲートするガイドとなり、効果的かつ効率的なフェデレーションアンラーニングを達成するための洞察を提供することを目的としています。
最後に、フェデレーテッドアンラーニング技術の現状をさらに前進させるための将来の研究の方向性を概説します。

要約(オリジナル)

The increasing demand for privacy-preserving machine learning has spurred interest in federated unlearning, which enables the selective removal of data from models trained in federated systems. However, developing federated unlearning methods presents challenges, particularly in balancing three often conflicting objectives: privacy, accuracy, and efficiency. This paper provides a comprehensive analysis of existing federated unlearning approaches, examining their algorithmic efficiency, impact on model accuracy, and effectiveness in preserving privacy. We discuss key trade-offs among these dimensions and highlight their implications for practical applications across various domains. Additionally, we propose the OpenFederatedUnlearning framework, a unified benchmark for evaluating federated unlearning methods, incorporating classic baselines and diverse performance metrics. Our findings aim to guide practitioners in navigating the complex interplay of these objectives, offering insights to achieve effective and efficient federated unlearning. Finally, we outline directions for future research to further advance the state of federated unlearning techniques.

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