UBA-Inf: Unlearning Activated Backdoor Attack with Influence-Driven Camouflage.
本文标题为'UBA-Inf: Unlearning Activated Backdoor Attack with Influence-Driven Camouflage'，提出了一种名为UBA-Inf的新型后门攻击方法。根据标题推测，该攻击
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← 返回所有主题Causal Unlearning in Collaborative Optimization: Exact and Approximate Influence Reversal under Adversarial Contributions
该论文提出了一种高效的联邦学习因果遗忘方法 HF-KCU，用于在不完全重训练的情况下移除特定客户的数据贡献，以满足隐私法规（如 GDPR）的数据删除要求。传统方法从头重训练计算成本极高（O(d^3)），而 HF-KCU 通过 Krylov