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。
