arXiv 论文首次系统定义拆分联邦遗忘学习并提出 SURE 方法
原文标题：Split Federated Unlearning
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论文首次系统形式化拆分联邦遗忘学习（SFU），涵盖客户端级与类别级移除、反事实重训练及分区特定更新约束，并从理论上刻画历史影响传播与遗忘可行性。作者提出 SURE 方法，结合双重重要性估计、选择性参数扰动与重要性引导恢复，在适度额外成本下接近模式匹配重训练效果。
- 问题
- 拆分联邦学习中移除已学贡献困难，跨分区耦合导致历史影响传播。
- 方法
- 首次形式化拆分联邦遗忘学习，提出 SURE：双重重要性估计、选择性参数扰动与重要性引导恢复。
- 结果
- 在适度额外成本下接近模式匹配重训练效果，未给出具体数值。
- 影响
- 为分区式联邦系统提供可落地的遗忘方案，合规删除与数据撤回场景可直接参考。
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