Neuste Artikel für Datenschutz

Matrixberechnungen verbessern, indem man Stragglers angeht und den Datenschutz verbessert.

Die Erforschung von Schwachstellen und Verteidigungsstrategien in semantischen Kommunikationssystemen.

Dieser Artikel behandelt Methoden zum Schutz von Nutzerdaten in Empfehlungssystemen.

Eine Methode, um Datenschutz- und Fairnessprobleme im maschinellen Lernen anzugehen.

Lern, wie Sitzungstypen sichere Kommunikation in Software-Systemen gewährleisten.

FedJudge bietet einen datenschutzorientierten Ansatz für das Training von juristischen Sprachmodellen.

Eine Studie zur Identifizierung der besten Option bei gleichzeitiger Gewährleistung der Datensicherheit.

Ein neuer Ansatz zur Schätzung der Körperhaltung von Menschen, der Privatsphäre und Effizienz in den Vordergrund stellt.

Ein Protokoll für datenschutzfreundliche Linkvorhersage in verteilten Graphen vorstellen.

Eine neue Methode erkennt Ausfälle und schützt dabei die Nutzerdaten.

Untersuchen, wie Nutzer mit Datenschutzbedenken bei LLM-basierten Chatbots umgehen.

Ein neues Toolset für sichere Datenanalyse, ohne die Privatsphäre der Nutzer zu gefährden.

Wissen-Sanitierung hilft, sensible Informationen in Sprachmodellen zu schützen.

Ein neuer Ansatz verbessert das föderierte Lernen für unterschiedliche Kundendaten.

Die besorgniserregende Verbindung zwischen KI-Technologie und Überwachungssystemen unter die Lupe nehmen.

Ein neuer Ansatz für Market Maker verbessert die Privatsphäre von Tradern im dezentralen Finanzwesen.

Diese Studie untersucht, wie Geschlecht die Nützlichkeit, Privatsphäre und Fairness von Sprachbiometrie beeinflusst.

Effektive Datenmanagementsysteme können landwirtschaftliche Praktiken verbessern.

Untersuchung der Patientenpräferenzen für die HIV-Behandlung in Malawis Gemeinde- und Kliniksettings.

Eine neue Methode, um die Kommunikation in FedRec zu verbessern und dabei die Nutzerdaten zu schützen.

Neue Hautfarbmessungen sollen Fairness und Privatsphäre in Gesichtserkennungssystemen verbessern.

Brave bietet Privatsphäre und Schutz vor Bedrohungen im Peer-to-Peer-Föderierten Lernen.

Radar-Technologie verbessert die Fern-Gesundheitschecks und sorgt gleichzeitig für die Privatsphäre der Nutzer.

Ein Blick auf Föderiertes Lernen und Unlearning für Datenschutz.

Eine Studie über dunkle Muster und ihre Auswirkungen auf das Benutzerverhalten.

Eine Methode, um Behandlungen zu bewerten und dabei die Privatsphäre der Einzelnen zu schützen.

Methoden des Maschinen-Unlearning sind wichtig, um die Datenschutzrechte zu respektieren.

Eine Studie zeigt gängige ethische Probleme bei Bewertungen von mobilen Apps.

Eine Studie über den Ausgleich von Privatsphäre und Effizienz in der medizinischen Bildverarbeitung.

Ethische Herausforderungen in sprachgesteuerten Benutzeroberflächen untersuchen, um bessere Nutzererlebnisse zu schaffen.

Generative KI verbessert die Sicherheit, Skalierbarkeit und Privatsphäre von Blockchain.

Forscher entwickeln synthetische Sprachdaten, um die Privatsphäre bei der Sprach erken nung zu schützen.

Dieser Artikel behandelt die Datenschutz- und Sicherheitsrisiken bei cloudbasierten KI-Diensten.

Wege finden, um das Vertrauen in verteilte KI-Technologien zu stärken.

Ein flexibles Framework vorstellen, um die Forschung zur Sprachprivatsphäre zu verbessern.

Die Integration von Foundation Models mit Federated Learning bringt sowohl Risiken als auch Vorteile mit sich.

Lern, wie harmlose Störungen die Privatsphäre im Deep Learning schützen, ohne die Funktionalität von DNNs zu beeinträchtigen.

Das Verständnis der Entwicklung und Bedeutung von Selbstverwaltetem Identitätsmanagement in der digitalen Kommunikation.

Ein Blick auf die Datenschutzrisiken und Abwehrmassnahmen im vertikalen föderierten Lernen.

Die Bedeutung von dezentraler KI für Datenschutz und ethische Bedenken erkunden.