Neuste Artikel für Datenschutz

Diese Studie zeigt, wie Werbung die Online-Zugänglichkeit für Nutzer mit Behinderungen behindert.

Eine Studie zeigt die Gründe für die geheime Nutzung von KI und betont die Notwendigkeit von Transparenz.

Ein dreistufiges Verfahren für sicheres Teilen von Daten bei gleichzeitiger Wahrung der Privatsphäre.

Eine neue Methode, um Smart Meter vor FDI-Angriffen zu schützen und dabei die Privatsphäre zu wahren.

Untersuchen, wie Nachrichten die Meinungen über die negativen Auswirkungen von KI beeinflussen.

Lern, wie hierarchisches föderiertes Lernen Daten schützt und gleichzeitig Zusammenarbeit zwischen Geräten ermöglicht.

In diesem Papier geht's um die Erstellung sicherer und fairer Richtlinien für die Entwicklung von KI.

Mitgliedschaftsinferenzangriffe untersuchen, um den Datenschutz in fortgeschrittenen Modellen zu schützen.

Forscher entwickeln Methoden, um Computern beizubringen, Rechnungen zu verarbeiten und dabei die Privatsphäre zu schützen.

Federated Learning und erklärbare KI sorgen für sichere und klare Datenpraktiken.

Neue Modelle verbessern die Videoproduktion und sorgen gleichzeitig für Datenschutz, besonders im Gesundheitswesen.

Federated Learning verbessert die medizinische Bildgebung und schützt dabei die Privatsphäre der Patienten.

Erfahre, wie FSL die Privatsphäre stärkt, während Geräte unser Verhalten verfolgen.

Eine neue Verteidigungsstrategie verbessert den Datenschutz von Modellen, ohne die Leistung zu opfern.

Entwickler können die Privatsphäre von Apps verbessern, indem sie Nutzerbewertungen besser mit fortschrittlichen Techniken analysieren.

Eine neue Methode verbessert die Generierung synthetischer Daten für klinische Studien und sorgt gleichzeitig für Datenschutz.

Untersuchen, wie Sprachmodelle die Kommunikation beeinflussen und welche ethischen Herausforderungen das mit sich bringt.

Eine Smartwatch nutzt Schallwellen, um die Interaktionen von Händen und Gesicht zu überwachen.

Privatsphäre und Fairness im maschinellen Lernen durch innovative Methoden angehen.

Ein Blick auf die ethischen Herausforderungen in der Technologie der natürlichen Sprachverarbeitung.

Ein Blick auf die Anpassungstests bei Daten, die über mehrere Server verteilt sind.

Ein Blick auf das Gleichgewicht zwischen Privatsphäre und Funktionalität in robotischen Systemen.

Trap-MID bietet eine clevere Möglichkeit, Daten vor Hackern zu schützen.

Erforschen, wie man das Teilen von Videos in Crowdsensing-Systemen sicher hält.

Untersuchung der Perspektiven von Patienten und Pflegepersonen zur Nutzung von Gesundheitsdaten.

Eine neue Methode verbessert die Datenanalyse und schützt dabei die Privatsphäre.

VR-Spass bringt Datenschutzrisiken mit sich; erfahre, welche Daten gesammelt werden.

Maschinen beizubringen, zu lernen, ohne Expertengeheimnisse preiszugeben, ist wichtig für die Privatsphäre.

Lern was über Browser-Fingerprinting und wie es deine Online-Privatsphäre beeinflusst.

Eine neue Methode ermöglicht sichere Datenanalysen für Gesundheitsstudien.

FedCoLLM verbindet grosse und kleine Sprachmodelle und sorgt dabei für Datenschutz und Effizienz.

Ein Blick darauf, wie Forscher die Privatsphäre in Umfragedaten schützen, während sie Erkenntnisse teilen.

Roboter nutzen neue Methoden, um sich zu navigieren und gleichzeitig die Privatsphäre zu respektieren.

Falsche EHRs helfen bei der Forschung und schützen die Patientendaten.

Entdecke, wie gemeinsames Arbeiten zu besseren Ergebnissen in verschiedenen Bereichen führen kann.

Dieser Leitfaden behandelt, wie man Daten sicher hält, während man AI effektiv trainiert.

Abwasser analysieren, um Trends und Risiken für die öffentliche Gesundheit zu überwachen.

Lerne, wie föderiertes Lernen deine Daten sicher hält und gleichzeitig die Machine-Learning-Modelle verbessert.

Dieser Artikel untersucht, wie synthetische Daten helfen können, Depressionen vorherzusagen.

Datenaggregation zu verstehen, während man die Privatsphäre der einzelnen Personen wahrt, ist für Unternehmen super wichtig.