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Forgetting Any Data at Any Time: A Theoretically Certified Unlearning Framework for Vertical Federated Learning
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新框架，解决垂直联邦学习中的去学习机制问题，以满足“被遗忘权”的要求。该框架支持随时去除数据和异步去学习，增强隐私保护，适用于医疗和金融等敏感领域。
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关键要点
- 本研究提出了一种新框架，解决垂直联邦学习中的去学习机制问题。
- 该框架支持随时去除数据，符合“被遗忘权”的要求。
- 框架支持异步去学习，避免了所有参与方需同时在线的限制。
- 此创新增强了隐私保护，适用于医疗和金融等敏感领域。
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