Neuste Artikel für Datenschutz

Die Untersuchung des Wachstums von Femtech und den damit verbundenen Datenschutzbedenken.

Die Erkundung von Datenschutzrisiken und Lösungen in grossen Sprachmodellen.

Neue Methoden zielen darauf ab, sensible Daten im maschinellen Lernen zu schützen, ohne die Leistung zu verlieren.

Eine Methode zum Schutz der Datensicherheit in dezentralen Lernsystemen mithilfe von virtuellen Knoten.

S3PHER gibt Patienten die Möglichkeit, sicher Gesundheitsdaten mit Anbietern zu teilen.

Dieser Artikel untersucht Methoden, um die Privatsphäre zu schützen, während man Daten effektiv analysiert.

Künstliche Daten bieten kostengünstige Lösungen und sorgen gleichzeitig für Datenschutz und weniger Vorurteile.

Neue Methoden verbessern den Datenschutz und die Widerstandsfähigkeit gegen Ausfälle im dezentralen Lernen.

Neue Algorithmen verbessern den Datenschutz bei komplexen Optimierungsaufgaben.

Neue Metrik misst die Ähnlichkeit von Datensätzen und schützt dabei die Privatsphäre im föderierten Lernen.

Neuer Datensatz bietet Einblicke in Geburten und schützt gleichzeitig persönliche Informationen.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz des Machine Learning-Trainings und schützt gleichzeitig die Datenprivatsphäre.

Swarm Learning verbessert die Privatsphäre und Sicherheit in dezentralen Machine-Learning-Systemen.

Ein neues Verfahren sorgt für Privatsphäre und ermöglicht gleichzeitig effizientes Teilen von Ressourcen zwischen den Akteuren.

Eine neue Methode, die Privatsphäre und Textqualität in Sprachmodellen ausbalanciert.

Analyse von Datenschutzherausforderungen in der mission-critical Kommunikation innerhalb der 5G-Technologie-Frameworks.

Forschung geht den Datenschutzproblemen bei Sprachmodellen mit innovativen Unlearning-Methoden auf den Grund.

Medienorganisationen erstellen Richtlinien für den verantwortungsvollen Einsatz von KI im Journalismus.

Eine neue Methode kümmert sich um Datenschutz und Fairness in Regressionsmodellen mit innovativen Anpassungen.

Neue Methode schützt die Privatsphäre und ermöglicht es Sprachmodellen, aus Beispielen zu lernen.

Eine neue Methode, um die Privatsphäre bei der digitalen Informationsbeschaffung zu verbessern.

KI-Profis teilen ihre Meinungen zu vertrauenswürdiger KI und ihren Herausforderungen.

Ein neues Framework, das Online-Identitäten schützt und dabei die Klarheit der Nachrichten bewahrt.

Dieser Artikel untersucht, wie Mitarbeiter die DSGVO und deren Auswirkungen auf die Privatsphäre wahrnehmen.

Die Auswirkungen von smarten Kameras auf Privatsphäre und Beziehungen erkunden.

Untersuchen, wie Datenschutz-Werbung die Einstellung und das Verständnis der Verbraucher beeinflusst.

Neues Framework hilft, sensible Zusammenfassungsstatistiken beim Datenaustausch zu schützen.

Eine Übersicht darüber, wie Anonymisierung die persönliche Identität beim Einsatz von Biometrie schützt.

WPS kann bei Standortdiensten helfen, bedroht aber die Privatsphäre der Nutzer erheblich.

Ein neuer Ansatz zur Randomisierung von MAC-Adressen verbessert den Datenschutz der Nutzer im WLAN.

Forschung zeigt Schwachstellen im Ansatz des föderierten Lernens in Bezug auf den Datenschutz bei Texten.

Eine neue Methode verbessert die Vorhersagegenauigkeit und schützt dabei die Privatsphäre der Nutzer in Cloud-Modellen.

Die Studie beschäftigt sich damit, wie Roboter Konflikte lösen und effektiv mit Nutzern kommunizieren können.

Erfahre, wie AltGDmin mit fehlenden Daten in einem föderierten Setting umgeht.

Lern, wie Datenminimierung den Datenschutz schützt, während die Datensammlung immer grösser wird.

Die Chancen und Herausforderungen von KI in der Gesundheitsversorgung unter die Lupe nehmen.

Die Rolle von KI-Tools in der Verbesserung des Englischunterrichts untersuchen und dabei mögliche Risiken ansprechen.

Federated Learning trainiert Modelle, während die Nutzerdaten privat und sicher bleiben.

Untersuchung ethischer Praktiken in Patientenregistern für den Datenaustausch.

Eine neue Methode verbessert den Datenschutz bei der Analyse diskreter Daten.