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  1. 学術雑誌論文
  2. 5 技術(工学)

A Review on Machine Unlearning

http://hdl.handle.net/10228/0002000802
http://hdl.handle.net/10228/0002000802
a189508b-0737-4f12-914e-c1e6684f4b09
名前 / ファイル ライセンス アクション
10435527.pdf 10435527.pdf (1.7 MB)
Item type 学術雑誌論文 = Journal Article(1)
公開日 2024-06-19
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
タイトル
タイトル A Review on Machine Unlearning
言語 en
言語
言語 eng
著者 張, 海波

× 張, 海波

WEKO 35483
Scopus著者ID 57211858936
ORCiD 0000-0002-4275-405X
九工大研究者情報 100001768

ja 張, 海波

ja-Kana ジヤン, ハイボ

en Zhang, Haibo


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Nakamura, Toru

× Nakamura, Toru

en Nakamura, Toru

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Isohara, Takamasa

× Isohara, Takamasa

en Isohara, Takamasa

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Sakurai, Kouichi

× Sakurai, Kouichi

en Sakurai, Kouichi

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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 Recently, an increasing number of laws have governed the useability of users’ privacy. For example, Article 17 of the General Data Protection Regulation (GDPR), the right to be forgotten, requires machine learning applications to remove a portion of data from a dataset and retrain it if the user makes such a request. Furthermore, from the security perspective, training data for machine learning models, i.e., data that may contain user privacy, should be effectively protected, including appropriate erasure. Therefore, researchers propose various privacy-preserving methods to deal with such issues as machine unlearning. This paper provides an in-depth review of the security and privacy concerns in machine learning models. First, we present how machine learning can use users’ private data in daily life and the role that the GDPR plays in this problem. Then, we introduce the concept of machine unlearning by describing the security threats in machine learning models and how to protect users’ privacy from being violated using machine learning platforms. As the core content of the paper, we introduce and analyze current machine unlearning approaches and several representative results and discuss them in the context of the data lineage. Furthermore, we also discuss the future research challenges in this field.
言語 en
書誌情報 en : SN Computer Science

巻 4, 号 4, p. 337, 発行日 2023-04-19
出版社
出版者 Springer
DOI
識別子タイプ DOI
関連識別子 https://doi.org/10.1007/s42979-023-01767-4
ISSN
収録物識別子タイプ EISSN
収録物識別子 2661-8907
著作権関連情報
権利情報 Copyright (c) The Author(s), under exclusive licence to Springer Nature Singapore Pte Ltd 2023. This is a post-peer-review, pre-copyedit version of an article published in SN Computer Science. The final authenticated version is available online at: https://doi.org/10.1007/s42979-023-01767-4.
キーワード
主題Scheme Other
主題 Machine learning
キーワード
主題Scheme Other
主題 Security
キーワード
主題Scheme Other
主題 Privacy
キーワード
主題Scheme Other
主題 Machine unlearning
キーワード
主題Scheme Other
主題 Data lineage
出版タイプ
出版タイプ AM
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
査読の有無
値 yes
研究者情報
URL https://hyokadb02.jimu.kyutech.ac.jp/html/100001768_ja.html
論文ID(連携)
値 10435527
連携ID
値 12351
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Ver.1 2024-06-19 01:39:54.456497
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