Neuste Artikel für Datenschutz

Untersuchung der Schwächen des zufälligen Rundens in den kanadischen Volkszählungsdaten.

Neue Methoden zielen darauf ab, die Sicherheit und Privatsphäre in der V2X-Kommunikation zu verbessern.

Erforsche den Node Injection Link Stealing-Angriff und die Datenschutzbedenken in GNNs.

Ein Blick auf die Vorteile und Risiken von ChatGPT in verschiedenen Bereichen.

Die Privatsphäre-Herausforderungen für marginalisierte Gruppen in Online-Umgebungen angehen.

Federated Learning verbessert die statistische Genauigkeit und schützt gleichzeitig die Privatsphäre der Einzelnen bei der Datensammlung.

Die Erkundung von Datenschutzfragen beim Feintuning von KI-Modellen wie GPT-3.

FPGAs verbessern die Effizienz und Sicherheit von föderierten Lernprozessen.

CDMs helfen dabei, sensible Trainingsdaten zu schützen und gleichzeitig hochwertige Bilder zu erzeugen.

Untersuchung der Privatsphäre von Nutzern und Peer-Überwachung in identitätsbasierten Online-Communities.

Wie Informationen über Mitreisende das Erlebnis mit geteilten automatisierten Fahrzeugen verbessern können.

Untersuchung der Verwendung von Link-Dekorationen im Online-Tracking.

AIGC verändert, wie wir digitale Inhalte effizient erstellen.

Analysieren, wie Schrittzähl-Daten persönliche Informationen und Datenschutzrisiken offenbaren können.

Studie zeigt, wie die Erinnerung von Chatbots an Gespräche die Nutzerinteraktion und Privatsphäre beeinflusst.

Diese Forschung konzentriert sich darauf, die Effizienz und Privatsphäre im föderierten Lernen durch adaptive Kompressionsmethoden zu verbessern.

Erkunde die unsichtbaren Herausforderungen und Vorteile der Nutzung von Suchmaschinen heute.

Neue Methoden zielen darauf ab, die Identität der Sprecher zu verbergen und dabei die Sprachklarheit zu erhalten.

Eine Methode, um Durchschnittswerte aus unterschiedlichen Benutzerdaten zu ermitteln, ohne die Privatsphäre zu gefährden.

Forschung untersucht das Gleichgewicht in mehrsprachigen Sprachmodellen für Fairness und Privatsphäre.

SplitWiper verbessert das Unlearning im maschinellen Lernen und sorgt für Datenschutz und Effizienz.

Die Risiken der Wiederidentifizierung in anonymisierten Gerichtsurteilen mit Hilfe von Sprachmodellen untersuchen.

Die Vorteile von Split Learning für sicheres Training von Gesundheitsmodellen erkunden.

Neue Methode verbessert den Datenschutz und ermöglicht eine bessere Nutzung von Gesundheitsdaten.

Die Datenschutzbedrohungen durch Datensammlung in smarten Fahrzeugen unter die Lupe nehmen.

Eine neue Methode minimiert Vorurteile und schützt gleichzeitig die Privatsphäre im maschinellen Lernen.

Dieser Artikel untersucht die Risiken, individuelle Stimmen bei Wahlen preiszugeben.

FAM verbessert das Training von KI-Modellen und sorgt gleichzeitig dafür, dass die Patientendaten privat bleiben.

Die Standorte der Hauptnutzer schützen, während die Kommunikation für die Zweitnutzer effizient bleibt.

Die Prüfung von Datenschutzrisiken im föderierten Lernen und die Notwendigkeit für verbesserte Schutzmassnahmen.

Die Bedeutung und Herausforderungen der Pseudonymisierung beim Teilen von Forschungsdaten erkunden.

Ein Blick auf die Kombination von Split Learning und Verschlüsselung für besseren Datenschutz.

Diese Studie untersucht die Beziehung zwischen Nutzern von Mobile Money und den Agents.

Erfahre, wie föderierte Analysen medizinische Daten sicher halten und gleichzeitig Einblicke bieten.

Umgang mit Datenschutzbedrohungen bei der Migration von digitalen Zwillingen im smarten Verkehr.

FCCA verbessert die Modellgenauigkeit und sorgt gleichzeitig für den Datenschutz der Nutzer im föderierten Lernen.

Eine neue Methode verbessert den Datenschutz für Bilder, die von Fisheye-Kameras in selbstfahrenden Autos gesammelt werden.

Neue Methoden verbessern die Effizienz des föderierten Lernens und gewährleisten gleichzeitig den Datenschutz.

Ein Werkzeug, das Entwicklern hilft, die Richtlinien für Sprachanwendungen einzuhalten.

UFed-GAN ermöglicht das Lernen aus Daten, während die Privatsphäre gewahrt bleibt und der Rechenaufwand minimiert wird.