Neuste Artikel für Datenschutz

Die Integration von erklärbarer KI in 6G steigert das Vertrauen der Nutzer und die Leistung.

Untersuchung des Gleichgewichts zwischen Datenaustausch und Patientenschutz in der biomedizinischen Forschung.

Die Erforschung von Datenschutzrisiken und Strategien zur Verwaltung von Datenlecks in Sprachmodellen.

FedBug bekämpft Client-Abwanderung und verbessert gleichzeitig die Effizienz und Privatsphäre des föderierten Lernens.

Epsilon* bewertet Privatsphäre-Risiken in Machine Learning, ohne auf sensible Daten zugreifen zu müssen.

Ein umfassender Datensatz beleuchtet Wi-Fi-Probeanfragen und den Datenschutz der Nutzer.

Forschung zeigt, dass synthetische Bilder vielversprechend für eine effektive Polypensegmentierung sind.

Eine neue Methode für verbesserte Fairness bei der Auswahl von Clients im föderierten Lernen.

Dieser Artikel stellt neue Techniken vor, um die differenzielle Privatsphäre beim Training von Modellen zu verbessern.

Ein Blick auf die Kommunikationssicherheit in dezentralen föderierten Lernsystemen.

Neue Methoden verbessern die Effizienz des Modelltrainings und den Datenschutz im Deep Learning.

Untersuchen, wie man persönliche Gesundheitsdaten in Metaverse-Gesundheitssystemen schützen kann.

Eine neue Methode zur Verbesserung der Analytik in der Lieferkette, die den Datenschutz respektiert.

Innovative Ansätze verbessern den Datenschutz und die Modellleistung bei vernetzten Geräten.

Die Sicherheitsherausforderungen und Lösungen im sich entwickelnden Web 3.0-Bereich erkunden.

Dieser Artikel behandelt Importance Sampling und dessen Rolle beim Schutz der Datensicherheit.

Die Rolle von KI bei der Bewältigung komplexer Anforderungen im 6G-Netz erkunden.

HeteFedRec verbessert föderierte Empfehlungssysteme und schützt dabei die Privatsphäre der Nutzer.

FedDRL verbessert das föderierte Lernen, indem es sich auf Modellqualität und Sicherheit konzentriert.

Diese Studie untersucht Methoden zum Schutz der Privatsphäre bei der Analyse gesprochener Gespräche.

Untersuchung der Schwächen des zufälligen Rundens in den kanadischen Volkszählungsdaten.

Diese Studie analysiert, wie Paketverlust die Leistung im Split-Federated Learning beeinflusst.

Erforsche den Node Injection Link Stealing-Angriff und die Datenschutzbedenken in GNNs.

Erforschen von fortgeschrittenen Methoden zur Verbesserung des Datenschutzes im Maschinenlernen mit quantentechnischen Verfahren.

Ein Blick auf Splitfed Learning und die Vorteile für IoT-Geräte.

Jellybean, eine neue Technik, ermöglicht sichere Verbindungen ohne gemeinsame Geheimnisse.

SIP balanciert Datenaustausch und Privatsphäre für Echtzeitanwendungen.

Anonymisierte Bewegungsdaten geben Einblick in das Verhalten von Menschen in Städten.

Ein Werkzeug zur Wahrung von Vertraulichkeit und Integrität in der Forschungsdatenverwaltung.

Federated Learning ermöglicht sicheres Modeltraining, ohne persönliche Daten offenzulegen.

Ein Blick auf den Anstieg grösserer IPv6-Adressenlisten und deren Auswirkungen.

Bildung 5.0 verbindet Technologie mit personalisiertem Lernen für alle Schüler.

Federated Learning verbessert die statistische Genauigkeit und schützt gleichzeitig die Privatsphäre der Einzelnen bei der Datensammlung.

Die Erkundung von Datenschutzfragen beim Feintuning von KI-Modellen wie GPT-3.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der Genauigkeit und Privatsphäre beim Handel mit privaten Daten.

Ein frischer Ansatz zum Schutz der Privatsphäre bei der Analyse von Zeitseriendaten.

AQUILA verbessert das föderierte Lernen, indem es die Gerätauswahl und die Datenkommunikation optimiert.

Eine neue Methode verbessert das föderierte Lernen und schützt dabei die Privatsphäre der Patientendaten.

Ein neues Modell schützt die Bewegungen der Nutzer und sorgt gleichzeitig für die Nützlichkeit der Daten.

FPGAs verbessern die Effizienz und Sicherheit von föderierten Lernprozessen.