Federated unlearning using diffusive noise injection

2025-10-02

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PRE

AI

DOI：10.1016/j.inffus.2025.103796

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摘要

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• 在无需中央访问的情况下移除联邦学习中的客户端级数据。 • 引入扩散噪声注入，用于在客户端级遗忘过程后进行遗忘和修复全局模型。 • 在有效遗忘特定贡献的同时保持模型精度。 • 在CIFAR、MNIST和KVASIR数据集上使用CNN和Vision Transformers进行测试。