Igor Shilov

Dieser Artikel untersucht Strategien zum Schutz der individuellen Privatsphäre im maschinellen Lernen.

Eine kostengünstige Möglichkeit, Privatschutzrisiken in Maschinenlernmodellen zu bewerten.

Wasserzeichen-Techniken schützen die Rechte von Künstlern bei der Musikproduktion mit KI.