Neuste Artikel für Datenschutz

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

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

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

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

Eine Studie über föderierte Lernsysteme, die Blockchain für sichere Zusammenarbeit nutzen.

Erkunde die Grundlagen des Föderierten Lernens und seine Bedeutung für den Datenschutz.

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

Untersuchung von Methoden zum Schutz der Privatsphäre in Deep-Learning-Anwendungen mit visueller Informationsverschlüsselung.

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

Benutzung von nutzerbezogener differenzieller Privatsphäre beim Training von grossen Sprachmodellen.

Eine Methode zur Verbesserung des Modelltrainings mit teilweise gekennzeichneten medizinischen Bildern.

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

EFVFL bietet eine stabile Methode für effiziente Kommunikation, ohne private Daten zu teilen.

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

VQA-Modelle können private Informationen offenbaren, trotz fortschrittlicher Techniken.

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

Forschung hebt die Robustheit von Modellen und Verteidigungen im dezentralen föderierten Lernen hervor.

Eine neue Methode verbessert die KI-Leistung mit öffentlichen Datensätzen und schützt gleichzeitig die Privatsphäre der Patienten.

Neue Methoden gehen Risiken für die Privatsphäre bei der Vorhersage von menschlichen Bewegungsdaten an.

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

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

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

Dieser Artikel behandelt maschinelles Vergessen und seine Auswirkungen auf den Datenschutz.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der Sicherheit im föderierten Lernen gegen Backdoor-Angriffe.

Ein neues Framework hilft kleinen Entwicklern dabei, RoPA basierend auf Nutzererfahrungen zu erstellen.

Neue Methoden für föderiertes Lernen verbessern die Effizienz und Privatsphäre in IoT-Netzwerken.

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.

FedGTG einführen, um Wissen beim Lernen in föderierten Umgebungen zu behalten.

Neue Methoden verbessern den Datenschutz bei grossen Sprachmodellen.

Eine neue Methode verbessert die Sicherheit von Deep-Learning-Modellen gegen versteckte Bedrohungen.

Die Generierung synthetischer Daten hilft der Gesundheitsforschung und schützt dabei die Privatsphäre der Patienten.

Neue Modelle verbessern die Gewebe-Bildqualität für eine bessere Krankheitsdiagnose.

MedUniverse verbessert medizinische Bildgebungstools und schützt dabei die Privatsphäre der Patienten.

In diesem Artikel geht's um Retraining-Methoden, die Modellvorhersagen nutzen, um die Genauigkeit zu verbessern.

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.

Analyse von effektiven Clean-Label-Backdoor-Angriffstechniken im maschinellen Lernen.

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

Speicher-Verschlüsselung bietet eine neue Möglichkeit, Cloud-Daten sicher und effizient zu halten.