Towards Unveiling Vulnerabilities of Large Reasoning Models in Machine Unlearning
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Chen, Aobo, Zhao, Chenxu, Miao, Chenglin, Huai, Mengdi |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2026
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Towards Benchmarking Privacy Vulnerabilities in Selective Forgetting with Large Language Models
di: Qian, Wei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Qian, Wei, et al.
Pubblicazione: (2025)
Reconstruction Attacks on Machine Unlearning: Simple Models are Vulnerable
di: Bertran, Martin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bertran, Martin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Towards Irreversible Machine Unlearning for Diffusion Models
di: Yuan, Xun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yuan, Xun, et al.
Pubblicazione: (2025)
SoK: Machine Unlearning for Large Language Models
di: Ren, Jie, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ren, Jie, et al.
Pubblicazione: (2025)
Towards Efficient Target-Level Machine Unlearning Based on Essential Graph
di: Xu, Heng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xu, Heng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Machine Unlearning for Traditional Models and Large Language Models: A Short Survey
di: Xu, Yi
Pubblicazione: (2024)
di: Xu, Yi
Pubblicazione: (2024)
BadFU: Backdoor Federated Learning through Adversarial Machine Unlearning
di: Lu, Bingguang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lu, Bingguang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Verification of Machine Unlearning is Fragile
di: Zhang, Binchi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Binchi, et al.
Pubblicazione: (2024)
TruVRF: Towards Triple-Granularity Verification on Machine Unlearning
di: Zhou, Chunyi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhou, Chunyi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Adversarial Machine Unlearning
di: Di, Zonglin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Di, Zonglin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Contrastive Unlearning: A Contrastive Approach to Machine Unlearning
di: Lee, Hong kyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lee, Hong kyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
On Large Language Model Continual Unlearning
di: Gao, Chongyang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gao, Chongyang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Certified Machine Unlearning via Noisy Stochastic Gradient Descent
di: Chien, Eli, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chien, Eli, et al.
Pubblicazione: (2024)
Privacy Preservation through Practical Machine Unlearning
di: Dilworth, Robert
Pubblicazione: (2025)
di: Dilworth, Robert
Pubblicazione: (2025)
Towards Robust Knowledge Unlearning: An Adversarial Framework for Assessing and Improving Unlearning Robustness in Large Language Models
di: Yuan, Hongbang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yuan, Hongbang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Unveiling and Mitigating Backdoor Vulnerabilities based on Unlearning Weight Changes and Backdoor Activeness
di: Lin, Weilin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lin, Weilin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Towards Lifecycle Unlearning Commitment Management: Measuring Sample-level Approximate Unlearning Completeness
di: Wang, Cheng-Long, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Cheng-Long, et al.
Pubblicazione: (2024)
Classification-Head Bias in Class-Level Machine Unlearning: Diagnosis, Mitigation, and Evaluation
di: Zheng, Weidong, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zheng, Weidong, et al.
Pubblicazione: (2026)
TAPE: Tailored Posterior Difference for Auditing of Machine Unlearning
di: Wang, Weiqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Weiqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Distributional Machine Unlearning via Selective Data Removal
di: Allouah, Youssef, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Allouah, Youssef, et al.
Pubblicazione: (2025)
Machine Unlearning with Minimal Gradient Dependence for High Unlearning Ratios
di: Huang, Tao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Huang, Tao, et al.
Pubblicazione: (2024)
To Err is Machine: Vulnerability Detection Challenges LLM Reasoning
di: Steenhoek, Benjamin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Steenhoek, Benjamin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Predicting Vulnerability to Malware Using Machine Learning Models: A Study on Microsoft Windows Machines
di: Esnaashari, Marzieh, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Esnaashari, Marzieh, et al.
Pubblicazione: (2025)
Forgetting Similar Samples: Can Machine Unlearning Do it Better?
di: Xu, Heng, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Xu, Heng, et al.
Pubblicazione: (2026)
MUBox: A Critical Evaluation Framework of Deep Machine Unlearning
di: Li, Xiang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Xiang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Adversarial Update-Based Federated Unlearning for Poisoned Model Recovery
di: Zhao, Wenwei, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhao, Wenwei, et al.
Pubblicazione: (2026)
Unveiling ECC Vulnerabilities: LSTM Networks for Operation Recognition in Side-Channel Attacks
di: Battistello, Alberto, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Battistello, Alberto, et al.
Pubblicazione: (2025)
Agentic Vulnerability Reasoning on Windows COM Binaries
di: Lee, Hwiwon, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lee, Hwiwon, et al.
Pubblicazione: (2026)
A Robust Certified Machine Unlearning Method Under Distribution Shift
di: Guo, Jinduo, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Guo, Jinduo, et al.
Pubblicazione: (2026)
Survey of Security and Data Attacks on Machine Unlearning In Financial and E-Commerce
di: Brodzinski, Carl E. J.
Pubblicazione: (2024)
di: Brodzinski, Carl E. J.
Pubblicazione: (2024)
Machine Unlearning of Pre-trained Large Language Models
di: Yao, Jin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yao, Jin, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Geometric Framework for Adversarial Vulnerability in Machine Learning
di: Bell, Brian
Pubblicazione: (2024)
di: Bell, Brian
Pubblicazione: (2024)
Uncovering the Limits of Machine Learning for Automatic Vulnerability Detection
di: Risse, Niklas, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Risse, Niklas, et al.
Pubblicazione: (2023)
SCU: An Efficient Machine Unlearning Scheme for Deep Learning Enabled Semantic Communications
di: Wang, Weiqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Weiqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Evaluating Large Language Models in Vulnerability Detection Under Variable Context Windows
di: Lin, Jie, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lin, Jie, et al.
Pubblicazione: (2025)
Rectifying Privacy and Efficacy Measurements in Machine Unlearning: A New Inference Attack Perspective
di: Naderloui, Nima, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Naderloui, Nima, et al.
Pubblicazione: (2025)
Vulnerabilities in Machine Learning-Based Voice Disorder Detection Systems
di: Perelli, Gianpaolo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Perelli, Gianpaolo, et al.
Pubblicazione: (2024)
OBLIVIATE: Robust and Practical Machine Unlearning for Large Language Models
di: Xu, Xiaoyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xu, Xiaoyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Reinforcement Unlearning
di: Ye, Dayong, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Ye, Dayong, et al.
Pubblicazione: (2023)
Goldfish: An Efficient Federated Unlearning Framework
di: Wang, Houzhe, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Houzhe, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Towards Benchmarking Privacy Vulnerabilities in Selective Forgetting with Large Language Models
di: Qian, Wei, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Reconstruction Attacks on Machine Unlearning: Simple Models are Vulnerable
di: Bertran, Martin, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Towards Irreversible Machine Unlearning for Diffusion Models
di: Yuan, Xun, et al.
Pubblicazione: (2025) -
SoK: Machine Unlearning for Large Language Models
di: Ren, Jie, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Towards Efficient Target-Level Machine Unlearning Based on Essential Graph
di: Xu, Heng, et al.
Pubblicazione: (2024)