Buchumschlag

Keeping an Eye on LLM Unlearning: The Hidden Risk and Remedy

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Ren, Jie, Dai, Zhenwei, Tang, Xianfeng, Xing, Yue, Zeng, Shenglai, Liu, Hui, Zeng, Jingying, Peng, Qiankun, Varshney, Samarth, Wang, Suhang, He, Qi, Aggarwal, Charu C.
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Cryptography and Security
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

A General Framework to Enhance Fine-tuning-based LLM Unlearning
von: Ren, Jie, et al.
Veröffentlicht: (2025)

To trust or not to trust: Attention-based Trust Management for LLM Multi-Agent Systems
von: He, Pengfei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Cite Before You Speak: Enhancing Context-Response Grounding in E-commerce Conversational LLM-Agents
von: Zeng, Jingying, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Examples as the Prompt: A Scalable Approach for Efficient LLM Adaptation in E-Commerce
von: Zeng, Jingying, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SoK: Machine Unlearning for Large Language Models
von: Ren, Jie, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Comprehensive Vulnerability Analysis is Necessary for Trustworthy LLM-MAS
von: He, Pengfei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Adaptive Test-Time Reasoning via Reward-Guided Dual-Phase Search
von: Cui, Yingqian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

How Far are LLMs from Real Search? A Comprehensive Study on Efficiency, Completeness, and Inherent Capabilities
von: Lin, Minhua, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Beyond Text: Unveiling Privacy Vulnerabilities in Multi-modal Retrieval-Augmented Generation
von: Zhang, Jiankun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

AgentTTS: Large Language Model Agent for Test-time Compute-optimal Scaling Strategy in Complex Tasks
von: Wang, Fali, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Catastrophic Failure of LLM Unlearning via Quantization
von: Zhang, Zhiwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Comprehensive Survey on Reinforcement Learning-based Agentic Search: Foundations, Roles, Optimizations, Evaluations, and Applications
von: Lin, Minhua, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Stepwise Perplexity-Guided Refinement for Efficient Chain-of-Thought Reasoning in Large Language Models
von: Cui, Yingqian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Counterfactual Learning on Graphs: A Survey
von: Guo, Zhimeng, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Six-CD: Benchmarking Concept Removals for Benign Text-to-image Diffusion Models
von: Ren, Jie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Bradley-Terry and Multi-Objective Reward Modeling Are Complementary
von: Zhang, Zhiwei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Unveiling Privacy Risks in LLM Agent Memory
von: Wang, Bo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

How Far Are LLMs from Professional Poker Players? Revisiting Game-Theoretic Reasoning with Agentic Tool Use
von: Lin, Minhua, et al.
Veröffentlicht: (2026)

SUA: Stealthy Multimodal Large Language Model Unlearning Attack
von: Zhang, Xianren, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Survey of Calibration Process for Black-Box LLMs
von: Xie, Liangru, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Towards Context-Robust LLMs: A Gated Representation Fine-tuning Approach
von: Zeng, Shenglai, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Seeing but Not Believing: Probing the Disconnect Between Visual Attention and Answer Correctness in VLMs
von: Liu, Zhining, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Mitigating the Privacy Issues in Retrieval-Augmented Generation (RAG) via Pure Synthetic Data
von: Zeng, Shenglai, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Unveiling and Mitigating Memorization in Text-to-image Diffusion Models through Cross Attention
von: Ren, Jie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Fix Before Search: Benchmarking Agentic Query Visual Pre-processing in Multimodal Retrieval-augmented Generation
von: Zhang, Jiankun, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Sharpness-Aware Data Poisoning Attack
von: He, Pengfei, et al.
Veröffentlicht: (2023)

A Comprehensive Evaluation of LLM Unlearning Robustness under Multi-Turn Interaction
von: Pan, Ruihao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

TRAJECT-Bench:A Trajectory-Aware Benchmark for Evaluating Agentic Tool Use
von: He, Pengfei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learning Fair Models without Sensitive Attributes: A Generative Approach
von: Zhu, Huaisheng, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Harnessing the Unseen: The Hidden Influence of Intrinsic Knowledge in Long-Context Language Models
von: Fu, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

RRO: LLM Agent Optimization Through Rising Reward Trajectories
von: Wang, Zilong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Exploring Memorization in Fine-tuned Language Models
von: Zeng, Shenglai, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Towards Knowledge Checking in Retrieval-augmented Generation: A Representation Perspective
von: Zeng, Shenglai, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Attack by Unlearning: Unlearning-Induced Adversarial Attacks on Graph Neural Networks
von: Zhang, Jiahao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Closed-Form Node Classification with Exact Graph Unlearning
von: Gaur, Aditya, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Stealthy Backdoor Attack via Confidence-driven Sampling
von: He, Pengfei, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Divide-Verify-Refine: Can LLMs Self-Align with Complex Instructions?
von: Zhang, Xianren, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Why Retrieval-Augmented Generation Fails: A Graph Perspective
von: Guo, Kai, et al.
Veröffentlicht: (2026)

ICCU: In-Context Continual Unlearning via Pattern-Induced Refusal Rules
von: Pan, Ruihao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Unlearning Inversion Attacks for Graph Neural Networks
von: Zhang, Jiahao, et al.
Veröffentlicht: (2025)