Google Research提出Regularized f-Divergence Kernel Tests机器遗忘审计框架

Google Research提出Regularized f-Divergence Kernel Tests，用于通过相对分布距离审计机器遗忘和差分隐私。该框架在AISTATS 2026展示，实验称其能以更少样本捕捉细微隐私违规，并避免传统双样本检验将安全重训模型误判为遗忘失败。