Neuste Artikel für Datenschutz

Ein neuer Ansatz verbessert das föderierte Lernen, indem er synthetische Daten generiert und dabei die Privatsphäre schützt.

Die Bedeutung von Datensicherheit bei immersiven Kunstinstallationen erkunden.

Die Wichtigkeit von Sicherheit und Nutzerfeedback in E-Zahlungs-Apps erkunden.

Analyzieren von Schwachstellen in LLMs wegen menschlicher Präferenzdaten.

Ein neues Framework für die Kommunikation von Agenten, das sich auf Privatsphäre und Konsistenz konzentriert.

Herausforderungen und Fortschritte beim Schutz sensibler Daten, während deren Nützlichkeit erhalten bleibt.

Ein neues Framework bewertet Methoden zur Anonymisierung biometrischer Daten, um die Privatsphäre zu verbessern.

Eine neue Methode für effiziente Daten-Deduplication im föderierten Lernen.

Benutzung von nutzerbezogener differenzieller Privatsphäre beim Training von grossen Sprachmodellen.

Die Vorteile von Federated Learning zur Anomalieerkennung in IoT-Netzwerken erkunden.

Ein Blick auf die Herausforderungen und Lösungen von Datenschutz und Integrität beim föderierten Lernen.

Vorschriften leiten die sichere und faire Nutzung von KI-Technologien in verschiedenen Sektoren.

Dieses Papier stellt Methoden vor, um die Modellleistung zu verbessern und gleichzeitig die Datensicherheit zu gewährleisten.

Ein Blick auf die Generierung synthetischer Daten für urbane Mobilität und Datenschutz-Herausforderungen.

Neue Methoden sorgen dafür, dass die Privatsphäre in der Genomforschung gewahrt bleibt.

Neue Methoden verbessern den Datenschutz bei grossen Sprachmodellen.

Die Privatsphäre von Leuten im Homeoffice unter die Lupe nehmen.

Entdecke, wie synthetische Daten Einzelhändlern helfen, die Privatsphäre der Kunden zu schützen und gleichzeitig Einblicke zu gewinnen.

Erforschung von Datenschutzrisiken bei synthetischen Daten und Einführung des Datenplagiatsindex.

Aufdecken, wie Drittanbieter-Tools Benutzerprivatsphäre gefährden können.

Eine Studie zeigt überraschende Risiken beim Teilen sensibler Daten mit Chatbots.

Ein neues Framework behandelt Fairness, Privatsphäre, Interpretierbarkeit und Emissionen in KI.

Diese Studie untersucht Vertrauen und Benutzerfreundlichkeit in elektronischen Abstimmungssystemen.

Untersuchen von differentieller Privatsphäre, um sensible Informationen in KI-Anwendungen zu schützen.

Ein robustes Datenset zum Trainieren von fortschrittlichen Chat-basierten KI-Systemen.

PUFFLE bietet eine Lösung für Datenschutz-, Nutzungs- und Fairnessherausforderungen im maschinellen Lernen.

Diese Studie zeigt neue Methoden zur Rekonstruktion von Trainingsdaten aus hochauflösenden Bildern.

Die Vorteile und Gefahren von KI in unserer täglichen Mobiltechnologie unter die Lupe nehmen.

Diese Methode verbessert die Privatsphäre und steigert gleichzeitig die Genauigkeit von Modellen in der KI.

Ein Rahmen, der Privatsphäre und effektive Erkennung von sozialen Events ausbalanciert.

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

Ein Blick auf den Ansatz des Shuffle-Modells zum Schutz der Privatsphäre der Nutzerdaten.

Ein Rahmen für die ethische KI-Entwicklung in Gesundheitssystemen.

Diese Studie untersucht die Datenschutzunterschiede zwischen dezentralem und zentralisiertem föderierten Lernen.

Untersuchung von Datenschutzbedrohungen, die mit sozialen Verbindungen in digitalen Räumen verbunden sind.

Ein Framework verbessert die Sicherheit in vernetzten Fahrzeugen und schützt gleichzeitig die Privatsphäre der Nutzer.

Innovative Methoden verbessern die Website-Identifizierung durch Netzwerkverkehrsanalyse.

Eine neue Methode sorgt für sicheres Namensmatching und schützt dabei sensible Daten.

OpenUAS bietet einen detaillierten Überblick über die Nutzung von städtischen Gebieten in Japans grossen Städten.

Neuer synthetischer Datenansatz verbessert den Datenschutz im föderierten Lernen.