报告题目:基于移除数据的影响函数的近似遗忘算法研究
主 讲 人:张司娜 讲师
报告时间:2025.06.07(周六)15:00
报告地点:6A519
主办单位:计算机与软件工程学院
欢迎全校师生参加!
主讲人简介:
张司娜,女,工学博士,讲师。2018年9月毕业于西南交通大学信息安全专业。2022年07月开始任教于西华大学计算机与软件工程学院。主要研究方向为编码理论、信息安全等方向。
报告内容简介:
随着数据隐私保护法规(如GDPR)的强化和AI伦理需求的提升,机器学习模型需要支持高效、可验证的数据删除机制(即“机器遗忘”)。传统的完全重训练方法计算成本高昂,尤其在大规模数据和复杂模型(如深度神经网络)场景下难以应用。基于影响函数(Influence Functions)的近似遗忘算法通过量化目标数据对模型参数的贡献,并设计高效的近似移除策略,成为当前研究的重要方向。本报告系统综述该领域的核心理论、关键技术及最新进展,为隐私保护机器学习提供理论支撑和方法参考。