본 논문은 기존의 기울기 기반 머신 언러닝 방법의 한계점(높은 계산 비용, 하이퍼파라미터 불안정성, 열악한 순차적 언러닝 성능, 재학습 공격에 대한 취약성, 낮은 데이터 효율성, 해석성 부족)을 극복하기 위해 Sparse Autoencoders(SAEs)를 동적으로 활용하는 새로운 방법인 **Dynamic DAE Guardrails (DSG)**를 제시합니다. DSG는 원칙적인 특징 선택과 동적 분류기를 활용하여 정밀한 언러닝을 수행하며, 기존 방법들보다 우수한 망각-유용성 절충(forget-utility trade-offs)을 달성함을 실험적으로 보여줍니다.
