Forget to Flourish: Leveraging Machine-Unlearning on Pretrained Language Models for Privacy Leakage
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Rashid, Md Rafi Ur, Liu, Jing, Koike-Akino, Toshiaki, Mehnaz, Shagufta, Wang, Ye |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Gradient-Free Privacy Leakage in Federated Language Models through Selective Weight Tampering
von: Rashid, Md Rafi Ur, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Rashid, Md Rafi Ur, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Directional Embedding Smoothing for Robust Vision Language Models
von: Wang, Ye, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wang, Ye, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Smoothed Embeddings for Robust Language Models
von: Hase, Ryo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hase, Ryo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Analyzing Inference Privacy Risks Through Gradients in Machine Learning
von: Li, Zhuohang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Zhuohang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Amplification Effects in Test-Time Reinforcement Learning: Safety and Reasoning Vulnerabilities
von: Khattar, Vanshaj, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Khattar, Vanshaj, et al.
Veröffentlicht: (2026)
CRFU: Compressive Representation Forgetting Against Privacy Leakage on Machine Unlearning
von: Wang, Weiqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Weiqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Second-Order Information Matters: Revisiting Machine Unlearning for Large Language Models
von: Gu, Kang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Gu, Kang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Variational Randomized Smoothing for Sample-Wise Adversarial Robustness
von: Hase, Ryo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Hase, Ryo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Why Does Differential Privacy with Large Epsilon Defend Against Practical Membership Inference Attacks?
von: Lowy, Andrew, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lowy, Andrew, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Attacks Meet Interpretability (AmI) Evaluation and Findings
von: Ma, Qian, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Ma, Qian, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Efficient Differentially Private Fine-Tuning of Diffusion Models
von: Liu, Jing, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Jing, et al.
Veröffentlicht: (2024)
GNNBleed: Inference Attacks to Unveil Private Edges in Graphs with Realistic Access to GNN Models
von: Song, Zeyu, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Song, Zeyu, et al.
Veröffentlicht: (2023)
ForgetMark: Stealthy Fingerprint Embedding via Targeted Unlearning in Language Models
von: Xu, Zhenhua, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Xu, Zhenhua, et al.
Veröffentlicht: (2026)
LogicEval: A Systematic Framework for Evaluating Automated Repair Techniques for Logical Vulnerabilities in Real-World Software
von: Rashid, Syed Md Mukit, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Rashid, Syed Md Mukit, et al.
Veröffentlicht: (2026)
ACU: Analytic Continual Unlearning for Efficient and Exact Forgetting with Privacy Preservation
von: Tang, Jianheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Tang, Jianheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Backdoor Token Unlearning: Exposing and Defending Backdoors in Pretrained Language Models
von: Jiang, Peihai, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Jiang, Peihai, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Exploring User-level Gradient Inversion with a Diffusion Prior
von: Li, Zhuohang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Zhuohang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Revisiting Privacy Leakage in Machine Unlearning: Membership Inference Beyond the Forgotten Set
von: Fu, Jie, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Fu, Jie, et al.
Veröffentlicht: (2026)
FIT to Forget: Robust Continual Unlearning for Large Language Models
von: Xu, Xiaoyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Xu, Xiaoyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Baiting AI: Deceptive Adversary Against AI-Protected Industrial Infrastructures
von: Pasikhani, Aryan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Pasikhani, Aryan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Secure Forgetting: A Framework for Privacy-Driven Unlearning in Large Language Model (LLM)-Based Agents
von: Ye, Dayong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Ye, Dayong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Mitigating Sensitive Information Leakage in LLMs4Code through Machine Unlearning
von: Gu, Shanzhi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Gu, Shanzhi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Threats, Attacks, and Defenses in Machine Unlearning: A Survey
von: Liu, Ziyao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Ziyao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
CompLeak: Deep Learning Model Compression Exacerbates Privacy Leakage
von: Li, Na, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Na, et al.
Veröffentlicht: (2025)
How Secure is Forgetting? Linking Machine Unlearning to Machine Learning Attacks
von: P., Muhammed Shafi K., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: P., Muhammed Shafi K., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Breaking the Trilemma of Privacy, Utility, Efficiency via Controllable Machine Unlearning
von: Liu, Zheyuan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Liu, Zheyuan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Privacy-Aware Machine Unlearning with SISA for Reinforcement Learning-Based Ransomware Detection
von: Ferdous, Jannatul, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Ferdous, Jannatul, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Forgetting Similar Samples: Can Machine Unlearning Do it Better?
von: Xu, Heng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Xu, Heng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Quantifying Association Capabilities of Large Language Models and Its Implications on Privacy Leakage
von: Shao, Hanyin, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Shao, Hanyin, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Doxing via the Lens: Revealing Location-related Privacy Leakage on Multi-modal Large Reasoning Models
von: Luo, Weidi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Luo, Weidi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
OBLIVIATE: Robust and Practical Machine Unlearning for Large Language Models
von: Xu, Xiaoyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Xu, Xiaoyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Don't Forget Too Much: Towards Machine Unlearning on Feature Level
von: Xu, Heng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xu, Heng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Machine Unlearning in Large Language Models
von: Chen, Kongyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Kongyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Data Duplication: A Novel Multi-Purpose Attack Paradigm in Machine Unlearning
von: Ye, Dayong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ye, Dayong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
RTBAS: Defending LLM Agents Against Prompt Injection and Privacy Leakage
von: Zhong, Peter Yong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhong, Peter Yong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
SequentialBreak: Large Language Models Can be Fooled by Embedding Jailbreak Prompts into Sequential Prompt Chains
von: Saiem, Bijoy Ahmed, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Saiem, Bijoy Ahmed, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Evaluating Privacy Leakage in Split Learning
von: Qiu, Xinchi, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Qiu, Xinchi, et al.
Veröffentlicht: (2023)
PDLRecover: Privacy-preserving Decentralized Model Recovery with Machine Unlearning
von: Li, Xiangman, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Xiangman, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Label Leakage Attacks in Machine Unlearning: A Parameter and Inversion-Based Approach
von: Zheng, Weidong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zheng, Weidong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Privacy Leakage Overshadowed by Views of AI: A Study on Human Oversight of Privacy in Language Model Agent
von: Zhang, Zhiping, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Zhiping, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
Gradient-Free Privacy Leakage in Federated Language Models through Selective Weight Tampering
von: Rashid, Md Rafi Ur, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
Directional Embedding Smoothing for Robust Vision Language Models
von: Wang, Ye, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Smoothed Embeddings for Robust Language Models
von: Hase, Ryo, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Analyzing Inference Privacy Risks Through Gradients in Machine Learning
von: Li, Zhuohang, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Amplification Effects in Test-Time Reinforcement Learning: Safety and Reasoning Vulnerabilities
von: Khattar, Vanshaj, et al.
Veröffentlicht: (2026)