Data Duplication: A Novel Multi-Purpose Attack Paradigm in Machine Unlearning
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Ye, Dayong, Zhu, Tianqing, Li, Jiayang, Gao, Kun, Liu, Bo, Zhang, Leo Yu, Zhou, Wanlei, Zhang, Yang |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2025
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Defending Against Neural Network Model Inversion Attacks via Data Poisoning
par: Zhou, Shuai, et autres
Publié: (2024)
par: Zhou, Shuai, et autres
Publié: (2024)
When Machine Unlearning Meets Retrieval-Augmented Generation (RAG): Keep Secret or Forget Knowledge?
par: Wang, Shang, et autres
Publié: (2024)
par: Wang, Shang, et autres
Publié: (2024)
Data-Free Model-Related Attacks: Unleashing the Potential of Generative AI
par: Ye, Dayong, et autres
Publié: (2025)
par: Ye, Dayong, et autres
Publié: (2025)
Forgetting Similar Samples: Can Machine Unlearning Do it Better?
par: Xu, Heng, et autres
Publié: (2026)
par: Xu, Heng, et autres
Publié: (2026)
Really Unlearned? Verifying Machine Unlearning via Influential Sample Pairs
par: Xu, Heng, et autres
Publié: (2024)
par: Xu, Heng, et autres
Publié: (2024)
Evaluating of Machine Unlearning: Robustness Verification Without Prior Modifications
par: Xu, Heng, et autres
Publié: (2024)
par: Xu, Heng, et autres
Publié: (2024)
Federated TrustChain: Blockchain-Enhanced LLM Training and Unlearning
par: Zuo, Xuhan, et autres
Publié: (2024)
par: Zuo, Xuhan, et autres
Publié: (2024)
Reinforcement Unlearning
par: Ye, Dayong, et autres
Publié: (2023)
par: Ye, Dayong, et autres
Publié: (2023)
Don't Forget Too Much: Towards Machine Unlearning on Feature Level
par: Xu, Heng, et autres
Publié: (2024)
par: Xu, Heng, et autres
Publié: (2024)
The Emerged Security and Privacy of LLM Agent: A Survey with Case Studies
par: He, Feng, et autres
Publié: (2024)
par: He, Feng, et autres
Publié: (2024)
Towards Efficient Target-Level Machine Unlearning Based on Essential Graph
par: Xu, Heng, et autres
Publié: (2024)
par: Xu, Heng, et autres
Publié: (2024)
Poisoning the Pixels: Revisiting Backdoor Attacks on Semantic Segmentation
par: Zhang, Guangsheng, et autres
Publié: (2026)
par: Zhang, Guangsheng, et autres
Publié: (2026)
Unique Security and Privacy Threats of Large Language Models: A Comprehensive Survey
par: Wang, Shang, et autres
Publié: (2024)
par: Wang, Shang, et autres
Publié: (2024)
Large Language Model Federated Learning with Blockchain and Unlearning for Cross-Organizational Collaboration
par: Zuo, Xuhan, et autres
Publié: (2024)
par: Zuo, Xuhan, et autres
Publié: (2024)
Update Selective Parameters: Federated Machine Unlearning Based on Model Explanation
par: Xu, Heng, et autres
Publié: (2024)
par: Xu, Heng, et autres
Publié: (2024)
QUEEN: Query Unlearning against Model Extraction
par: Chen, Huajie, et autres
Publié: (2024)
par: Chen, Huajie, et autres
Publié: (2024)
Secure Forgetting: A Framework for Privacy-Driven Unlearning in Large Language Model (LLM)-Based Agents
par: Ye, Dayong, et autres
Publié: (2026)
par: Ye, Dayong, et autres
Publié: (2026)
Federated Learning with Blockchain-Enhanced Machine Unlearning: A Trustworthy Approach
par: Zuo, Xuhan, et autres
Publié: (2024)
par: Zuo, Xuhan, et autres
Publié: (2024)
When LLMs Team Up: A Coordinated Attack Framework for Automated Cyber Intrusions
par: Qi, Minfeng, et autres
Publié: (2026)
par: Qi, Minfeng, et autres
Publié: (2026)
A Survey on Machine Unlearning: Techniques and New Emerged Privacy Risks
par: Liu, Hengzhu, et autres
Publié: (2024)
par: Liu, Hengzhu, et autres
Publié: (2024)
Zero-shot Class Unlearning via Layer-wise Relevance Analysis and Neuronal Path Perturbation
par: Chang, Wenhan, et autres
Publié: (2024)
par: Chang, Wenhan, et autres
Publié: (2024)
When Fairness Meets Privacy: Exploring Privacy Threats in Fair Binary Classifiers via Membership Inference Attacks
par: Tian, Huan, et autres
Publié: (2023)
par: Tian, Huan, et autres
Publié: (2023)
Large Language Models Merging for Enhancing the Link Stealing Attack on Graph Neural Networks
par: Guan, Faqian, et autres
Publié: (2024)
par: Guan, Faqian, et autres
Publié: (2024)
Towards Transparent and Incentive-Compatible Collaboration in Decentralized LLM Multi-Agent Systems: A Blockchain-Driven Approach
par: Qi, Minfeng, et autres
Publié: (2025)
par: Qi, Minfeng, et autres
Publié: (2025)
How Does a Deep Learning Model Architecture Impact Its Privacy? A Comprehensive Study of Privacy Attacks on CNNs and Transformers
par: Zhang, Guangsheng, et autres
Publié: (2022)
par: Zhang, Guangsheng, et autres
Publié: (2022)
Chain-of-Lure: A Universal Jailbreak Attack Framework using Unconstrained Synthetic Narratives
par: Chang, Wenhan, et autres
Publié: (2025)
par: Chang, Wenhan, et autres
Publié: (2025)
Privacy Intelligence: A Survey on Image Privacy in Online Social Networks
par: Liu, Chi, et autres
Publié: (2020)
par: Liu, Chi, et autres
Publié: (2020)
Towards Robust GAN-generated Image Detection: a Multi-view Completion Representation
par: Liu, Chi, et autres
Publié: (2023)
par: Liu, Chi, et autres
Publié: (2023)
Unreal Thinking: Chain-of-Thought Hijacking via Two-stage Backdoor
par: Chang, Wenhan, et autres
Publié: (2026)
par: Chang, Wenhan, et autres
Publié: (2026)
M-to-N Backdoor Paradigm: A Multi-Trigger and Multi-Target Attack to Deep Learning Models
par: Hou, Linshan, et autres
Publié: (2022)
par: Hou, Linshan, et autres
Publié: (2022)
Large Language Models for Link Stealing Attacks Against Graph Neural Networks
par: Guan, Faqian, et autres
Publié: (2024)
par: Guan, Faqian, et autres
Publié: (2024)
CSC: Turning the Adversary's Poison against Itself
par: Shi, Yuchen, et autres
Publié: (2026)
par: Shi, Yuchen, et autres
Publié: (2026)
Frequency Bias Matters: Diving into Robust and Generalized Deep Image Forgery Detection
par: Liu, Chi, et autres
Publié: (2025)
par: Liu, Chi, et autres
Publié: (2025)
Bias Amplification in RAG: Poisoning Knowledge Retrieval to Steer LLMs
par: Wang, Linlin, et autres
Publié: (2025)
par: Wang, Linlin, et autres
Publié: (2025)
Linkage on Security, Privacy and Fairness in Federated Learning: New Balances and New Perspectives
par: Wang, Linlin, et autres
Publié: (2024)
par: Wang, Linlin, et autres
Publié: (2024)
MARS: A Malignity-Aware Backdoor Defense in Federated Learning
par: Wan, Wei, et autres
Publié: (2025)
par: Wan, Wei, et autres
Publié: (2025)
Learn What You Want to Unlearn: Unlearning Inversion Attacks against Machine Unlearning
par: Hu, Hongsheng, et autres
Publié: (2024)
par: Hu, Hongsheng, et autres
Publié: (2024)
ARES: Scalable and Practical Gradient Inversion Attack in Federated Learning through Activation Recovery
par: Gong, Zirui, et autres
Publié: (2026)
par: Gong, Zirui, et autres
Publié: (2026)
Threats, Attacks, and Defenses in Machine Unlearning: A Survey
par: Liu, Ziyao, et autres
Publié: (2024)
par: Liu, Ziyao, et autres
Publié: (2024)
How Secure is Forgetting? Linking Machine Unlearning to Machine Learning Attacks
par: P., Muhammed Shafi K., et autres
Publié: (2025)
par: P., Muhammed Shafi K., et autres
Publié: (2025)
Documents similaires
-
Defending Against Neural Network Model Inversion Attacks via Data Poisoning
par: Zhou, Shuai, et autres
Publié: (2024) -
When Machine Unlearning Meets Retrieval-Augmented Generation (RAG): Keep Secret or Forget Knowledge?
par: Wang, Shang, et autres
Publié: (2024) -
Data-Free Model-Related Attacks: Unleashing the Potential of Generative AI
par: Ye, Dayong, et autres
Publié: (2025) -
Forgetting Similar Samples: Can Machine Unlearning Do it Better?
par: Xu, Heng, et autres
Publié: (2026) -
Really Unlearned? Verifying Machine Unlearning via Influential Sample Pairs
par: Xu, Heng, et autres
Publié: (2024)