Neuste Artikel für Differential Privacy

Neue Methoden erzeugen synthetische Daten, um die Privatsphäre in kollaborativen Szenarien zu schützen.

Ein neuer Ansatz für Boxplots sorgt dafür, dass die Datensicherheit gewahrt bleibt, während man trotzdem aufschlussreiche Analysen hat.

Dieser Artikel behandelt, wie man zuverlässige Hypothesentests erstellt, trotz Datenbeschädigung.

Untersuchen der Beziehung zwischen Datenschutztechniken und Vorurteilen in Sprachmodellen.

Neue Methoden verbessern die Privatsphäre und Kohärenz mithilfe von Kollokationen in Sprachdaten.

Eine neue Methode zum Umschreiben von Text, die Privatsphäre gewährleistet und die Bedeutung beibehält.

Diese Studie bewertet fortgeschrittene Modelle zur Erstellung von gefälschten Reisedaten und deren praktische Anwendungen.

Eine Methode zur Schätzung von Gemeinschaftszugehörigkeiten, während die Privatsphäre der Einzelnen geschützt wird.

Städte bekommen wichtige Verkehrsdaten, während sie sich um Datenschutz kümmern.

Untersuchung der Effektivität von Differential Privacy zum Schutz individueller Identitäten in SOEP-Daten.

Systeme schaffen, die Ehrlichkeit unter Nutzern in verschiedenen digitalen Interaktionen fördern.

Diese Forschung behandelt die Rolle von föderiertem Lernen beim Schutz der Privatsphäre während der Datenanalyse.

Neue Methoden für statistische Tests bei gleichzeitiger Datenprivatsphäre durch föderiertes Lernen.

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

Datengetriebene Techniken müssen die Privatsphäre schützen und gleichzeitig die besten Optionen identifizieren.

Die Herausforderung, differential privacy mit sublinearen Algorithmen in der Datenanalyse zu kombinieren.

Ein Blick auf föderiertes Lernen, das Differenzialschutz und Blockchain für Datensicherheit kombiniert.

Ein neues Modell verbessert den Datenschutz und steigert gleichzeitig die Genauigkeit von maschinellem Lernen.

Eine neue Methode, um Datenschutzmechanismen im maschinellen Lernen zu vergleichen.

Ein neues Verfahren verbessert den Datenschutz beim Trainieren von Deep-Learning-Modellen.

In diesem Artikel geht's darum, wie man die Entscheidungsprozesse von Agenten privat halten kann.

Federated Learning verbessert die medizinische Bildgebung und schützt dabei die Patientendaten.

Untersuchung von differentialer Privatsphäre und NTK-Regressionsanalyse zum Schutz von Benutzerdaten in KI.

Ein genauerer Blick auf die Risiken der Offenlegung bei synthetischen Daten und den Schutz der Privatsphäre.

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

Die Rolle von Robustheit bei der Schätzung unbekannter Verteilungen aus Stichproben untersuchen.

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

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

Eine Studie über die Balance zwischen Transferlernen und individueller Privatsphäre bei der Datennutzung.

Dieses Papier behandelt den Poisson-Mechanismus zur Wahrung der Privatsphäre bei der Datensynthese.

Die Überprüfung von Datenschutzrisiken bei Modellerklärungen und Strategien zur Verbesserung der Sicherheit.

Erforschen von Quantenlokaler Differentialprivatsphäre zum Schutz von quanten Daten.

Neue Methoden verbessern den Datenschutz und die Kommunikation im föderierten Lernen.

Untersuchung der differenziellen Privatsphäre in der Verarbeitung natürlicher Sprache für besseren Datenschutz.

Defogger bietet neue Strategien, um mit sensiblen Daten zu arbeiten und dabei die Privatsphäre zu wahren.

Dieser Artikel behandelt Methoden des föderierten Lernens und deren Auswirkungen auf die Privatsphäre und die Nützlichkeit des Modells.

Eine neue Methode geht die Herausforderungen des Datenschutzes bei der genauen Schätzung von U-Statistiken an.

Eine neue Methode zur datenschutzkonformen Dichteschätzung mit stabiler Listen-Dekodierung.

Überprüfung von Datenschutzbedenken bei aufgabenorientierter Kommunikation in der kommenden 6G-Technologie.

Eine neue Methode verbessert die Privatsphäre von Gesichtsaufnahmen und behält dabei die Qualität.