Neuste Artikel für Datenschutz

Ein tiefer Einblick in die wichtigsten Aspekte und Herausforderungen des dezentralen föderierten Lernens.

Bewertung von ethischen Bedenken und der öffentlichen Sicherheit bei der Nutzung von Gesichtserkennungstechnologie.

Ein Rahmen, um Datensynthesemethoden hinsichtlich Qualität und Privatsphäre zu bewerten.

Dieser Artikel behandelt die Probleme im Zusammenhang mit medizinischen Bilddatenbanken auf öffentlichen Plattformen.

Eine Methode zur Durchführung von Bayes'schen Tests, während die Privatsphäre einzelner geschützt bleibt.

Eine neue Methode verbessert LLMs, indem sie externes Wissen integriert, um die Leistung zu steigern.

Die Untersuchung von Datenschutzrisiken und Lösungen für Eye-Tracking in der virtuellen Realität.

Ein neuer Ansatz verbessert die Privatsphäre beim effizienten Teilen von Mehrfachattributdaten.

Neue massstabsgerechte Werkzeuge verbessern die Menstruationsgesundheitsbewertungen für jugendliche Mädchen.

Die Vorteile und Risiken moderner Sensortechnologie unter die Lupe nehmen.

Die Erforschung von Datenschutzrisiken in fortschrittlichen drahtlosen Kommunikationsnetzwerken bis 2030.

Studie bewertet die Benutzerfreundlichkeit von Authentifizierungssystemen mit Gehirnwellen und Augenbewegungen.

Untersuchung von Methoden zur differenziellen Privatsphäre im Verstärkungslernen, um sensible Daten zu schützen.

Diskussion über Privatsphäre und Fairness im maschinellen Lernen durch differentiellen Datenschutz und Risiko für die schlimmste Gruppe.

Eine neue Methode kombiniert föderiertes Lernen und sichere Berechnung, um die Privatsphäre von Blickdaten zu schützen.

Untersuchung von föderiertem Vergessen und seinen Herausforderungen im Datenschutz von maschinellem Lernen.

Methoden zur sicheren Informationsweitergabe in Gruppendiskussionen erkunden.

Ein Blick auf die Auswirkungen und Berichterstattung über National Security Letters in den USA.

Lern, wie du deine Datenschutz in der Cloud sichern kannst.

Ein neues Framework verbessert die Privatsphäre bei KI-generierten Bildern und sorgt gleichzeitig für Effizienz.

6G-Netzwerke wollen die Konnektivität und das Datenmanagement mit föderierten Analysen neu gestalten.

Einblicke in die Sorgen von Eltern über die Sicherheit und Privatsphäre von Kindern in der VR.

Die Prinzipien und die Bedeutung der ethischen Nutzung von KI erkunden.

Dieser Artikel untersucht die Datenschutzmassnahmen in der Cloud-Computing und der modellprädiktiven Steuerung.

Die Balance zwischen Modellkompression und Vertrauenswürdigkeit in KI erkunden.

LLMs werden die Privatsphäre und Funktionalität auf mobilen Geräten verbessern.

Methoden erkunden, um die Privatsphäre im dezentralen Lernen zu verbessern, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.

Eine neue Methode versteckt sensible Details in Videos zur Erkennung von Aktionen.

MinusFace bietet verbesserte Privatsphäre und sorgt gleichzeitig für eine hohe Genauigkeit bei der Gesichtserkennung.

Die ethischen Bedenken von grossen Sprachmodellen in der Medizin untersuchen.

Eine neue Methode schützt persönliche Vorlieben und ermöglicht gleichzeitig nützliche Ranglisten.

mmDiff verbessert die Genauigkeit der menschlichen Pose-Schätzung mit innovativer Radartechnologie.

Eine Methode zur Generierung synthetischer Daten mithilfe von Bayes'schen Netzwerken, um die Privatsphäre zu schützen und gleichzeitig Analysen zu ermöglichen.

Ein frischer Ansatz zur Verbesserung der Privatsphäre im IoT durch Hardware-Design.

Erforsche stochastisches Gradient-Langevin-Unlearning für Datenschutz im maschinellen Lernen.

Synthetic Data bietet vielversprechende Möglichkeiten zur Verbesserung der Forschung über krebskranke Jugendliche.

Eine Analyse der Effektivität der API beim Ausbalancieren von Benutzerdatenschutz und Werbebedürfnissen.

WhatsApp Explorer hilft Forschern, Daten ethisch zu sammeln und gleichzeitig die Privatsphäre der Nutzer zu wahren.

Ein neuer Ansatz, um Empfehlungen zu verbessern, während die Nutzerdaten privat bleiben.

Überprüfung von Datenschutzbedenken und Lösungen für grosse Sprachmodelle in Textdaten.