Neuste Artikel für Lokale differentielle Privatsphäre

Eine Methode, die SGD und Datenschutztechniken kombiniert, um eine effektive Datenanalyse zu ermöglichen.

Die Kombination traditioneller Clusterverfahren mit Datenschutz durch differentielle Privatsphäre.

Die lokale differenzielle Privatsphäre ermöglicht sicheren Datenaustausch, während die Informationen einzelner Benutzer geschützt werden.

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

Forscher schauen sich Methoden an, um sensible Informationen in Textklassifizierungsmodellen zu sichern.

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

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

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

Ein neuer Ansatz zielt darauf ab, die Privatsphäre der Nutzer zu schützen und gleichzeitig die Genauigkeit der Ergebnisse zu verbessern.

AAG verbessert die Privatsphäre und Genauigkeit bei der Verarbeitung von räumlichen Daten.

Ein neues Quantenprotokoll verbessert die Privatsphäre beim Datenaustausch mit dem Shuffle-Modell.

Eine neue Methode zum Zählen von Zyklen in Graphen, die gleichzeitig die Privatsphäre der Nutzer schützt.

Wie smarte Geräte Daten sammeln und dabei deine Privatsphäre schützen.

Neue Methoden schützen persönliche Daten und ermöglichen gleichzeitig aufschlussreiche Analysen.

Erfahre, wie PoisonCatcher IIoT-Daten vor schädlichen Angriffen schützt.

Erfahre, wie lokale Differenzialprivatsphäre Benutzerdaten schützt und gleichzeitig Datensammlung erlaubt.