Google 提出用于审计机器遗忘的新框架

Google 提出正则化 f-散度核检验（Regularized f-Divergence Kernel Tests）框架，用于灵敏且准确地审计机器学习模型的“机器遗忘”。该框架引入相对距离检验与核正则化方法，利用 KL、卡方及 Hockey-stick 等 f-散度精准捕捉局部数据偏移与隐私泄露，同时在理论上证明能在任意样本量下控制假阳性。