针对图像到图像生成模型遗忘学习：超高效且不需要重新训练就能从生成模型中移除特定数据 提出背景如何在不重训练模型的情况下从I2I生成模型中移除特定数据？ 超高效的机器遗忘方法子问题1: 如何在图像到图像（I2I）生成模型中进行高效的机器遗忘？子问题2: 如何确定哪些数据需要被遗忘？子问题3: 如何保持对其他数据的记忆不受影响？ 评估与效果子问题: 机器遗忘算法如何平衡保留集和遗忘集之间的性能？

L2L虚拟专用网络部署 一个局域网与另一个局域网之间建立通信，加密双方地址固定，两边地址都是公有地址，拓扑结构比较简单。 实验拓扑 实验流程 1、配置 IP 地址，保证直连联通； 2、R1/5 做默认路由到 R2/4，R2/R4 做默认路由到 R3； 3、R2 和 R4 执行 PAT 技术，使得 R1/5 能够访问互联网R3； 4、部署 L2L 虚拟专用网络，开启抓包，使得 R1 和