연구진이 머신 러닝 모델의 언러닝 과정을 감사할 수 있는 새로운 프레임워크를 개발했어요. 기존 방식은 언러닝이 제대로 이루어졌는지 검증하기 어려웠던 한계가 있었어요. 이 프레임워크는 모델의 동작 변화를 측정하여 언러닝의 효과를 정확하게 평가할 수 있도록 지원해요.
새로운 프레임워크는 데이터 삭제 후 모델의 예측 변화를 분석하여 언러닝의 성공 여부를 판단해요. 이를 통해 모델이 특정 데이터를 '잊었는지' 확인하고, 개인 정보 보호 및 규제 준수를 위한 기반을 마련할 수 있어요. 연구 결과는 arXiv에 공개됐어요.