抗泄漏遗忘：评估多跳推理一致性与恢复鲁棒性的新基准

英文标题：Leak-Resistant Unlearning: A New Benchmark for Evaluating Multi-Hop Reasoning Consistency and Recovery Robustness

论文提出“抗泄漏遗忘”（Leak-Resistant Unlearning）基准，用于评估机器遗忘方法是否真正从大语言模型（LLM）中移除了敏感知识。该研究指出，现有遗忘基准主要覆盖单跳问题，以及范围有限的多跳问题。新基准聚焦多跳推理的一致性和知识恢复的鲁棒性，可帮助开发者更全面地检验遗忘效果是否会通过间接推理或恢复攻击发生泄漏。论文编号为 arXiv:2608.04519v1，发布类型为 new。

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