<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>프라이버시 on TechLLM</title><link>https://techllm.github.io/categories/%ED%94%84%EB%9D%BC%EC%9D%B4%EB%B2%84%EC%8B%9C/</link><description>Recent content in 프라이버시 on TechLLM</description><generator>Hugo</generator><language>ko</language><lastBuildDate>Thu, 11 Jun 2026 07:16:13 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://techllm.github.io/categories/%ED%94%84%EB%9D%BC%EC%9D%B4%EB%B2%84%EC%8B%9C/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>구글 리서치, 머신 언러닝을 감사하는 새 프레임워크를 내놓다</title><link>https://techllm.github.io/posts/google-machine-unlearning-audit-f-divergence/</link><pubDate>Thu, 11 Jun 2026 07:16:13 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/google-machine-unlearning-audit-f-divergence/</guid><description>AI가 정말로 데이터를 &amp;#39;잊었는지&amp;#39; 어떻게 증명할까요. 구글 리서치가 AISTATS 2026에서 발표한 Regularized f-Divergence Kernel Test는 기존 두 표본 검정의 한계를 짚고, 적은 샘플로도 프라이버시 위반과 언러닝 실패를 잡아냅니다.</description></item></channel></rss>