Neuste Artikel für Datenschutz

CDMs helfen dabei, sensible Trainingsdaten zu schützen und gleichzeitig hochwertige Bilder zu erzeugen.

Ein neues Protokoll verbessert Zeitverriegelungsrätsel für sichere zukünftige Kommunikation.

Automatisierte Angriffe auf DNN-Beschleuniger können Modellinformationen mit minimalem Aufwand aufdecken.

Eine neue Methode verbessert den Datenschutz und das Modelltraining im föderierten Lernen.

Lerne die Risiken von geräuschbasierten Tastaturangriffen kennen und wie du dich schützen kannst.

CABB verbessert die Modellanpassung und schützt gleichzeitig sensible Informationen in verschiedenen Branchen.

Lern was über schrittweises Sensitivitäts-Typing und wie es die Programmier-Sicherheit verbessert.

Die Möglichkeiten und Herausforderungen von föderiertem maschinellem Lernen beim Schutz der Privatsphäre untersuchen.

Neues Framework verbessert das QNN-Training mit verschlüsselten Daten und Datenschutz.

Eine neue Methode verbessert die Sicherheit des föderierten Lernens gegen Datenvergiftungsangriffe.

Neue Methode zeigt Schwachstellen in vertikalen föderierten Lernsystemen mit Graph-Neuronalen Netzwerken auf.

Eine Methode zur besseren Bilderzeugung, die die Privatsphäre schützt und öffentliche Datensätze nutzt.

PPIMCE verbessert die Leistung bei der sicheren Datenverarbeitung, ohne die Privatsphäre zu gefährden.

Die Nutzung von synthetischen Gesundheitsdaten erkunden, um die Entwicklung von CDSS zu verbessern.

Föderiertes Lernen ermöglicht sichere Zusammenarbeit, während sensible Daten privat bleiben.

Eine neue Methode zur sicheren Datenaggregation soll Effizienz und Privatsphäre steigern.

Ein neues Chiplet-Design steigert die Effizienz der voll homomorphen Verschlüsselung.

Eine neue Methode verbessert Besprechungszusammenfassungen und schützt gleichzeitig sensible Daten.

Eine neue Methode, um Modelle an reale Daten anzupassen und dabei die Privatsphäre zu wahren.

Untersuchung der Verwendung von Link-Dekorationen im Online-Tracking.

Federated Learning ermöglicht Datenschutz und verbessert die Zusammenarbeit beim maschinellen Lernen zwischen verschiedenen Teilnehmern.

Neues Tool soll Analysten schützen und die Verarbeitung von Missbrauchsmeldungen beschleunigen.

Erfahre, wie blinde Annotation den Datenschutz beim Entitätsabgleich verbessert.

Eine neue Methode zur Senkung der Ausgaben in maschinellen Lernsprachdiensten.

Ein neuer Ansatz, um den Datenschutz zu verbessern und gleichzeitig die Kommunikationskosten zu minimieren.

Erforscht eine innovative Verteidigungsmethode, um die Sicherheit des föderierten Lernens zu verbessern.

Neue Methoden verbessern die Geschwindigkeit und Effizienz von Sprachmodellen auf lokalen Geräten.

Neue Methoden, um föderiertes Lernen gegen Angriffe abzusichern und dabei die Privatsphäre der Nutzer zu wahren.

Ein Toolchain zur Verbesserung der Datenverwendungssichtbarkeit für Mitarbeiter.

Umgang mit Datenschutzrisiken, während man wertvolle Einblicke aus Machine-Learning-Modellen liefert.

Eine neue Methode analysiert tägliche Aktivitäten und schützt dabei die Privatsphäre der Nutzer.

Verschiedene Bilder von KinderGesichtern erstellen, um die Erkennungssysteme zu verbessern.

Eine neue Methode verbessert die Segmentierung von Organen und Tumoren in medizinischen Bildern.

AIGC verändert, wie wir digitale Inhalte effizient erstellen.

Die IDiff-Face-Methode verbessert synthetische Daten für eine bessere Gesichtserkennung.

Analysieren, wie Schrittzähl-Daten persönliche Informationen und Datenschutzrisiken offenbaren können.

Die Komplexität und Lösungen des maschinellen Vergessens für den Datenschutz von Nutzerdaten erkunden.

Diese Forschung konzentriert sich darauf, die Effizienz und Privatsphäre im föderierten Lernen durch adaptive Kompressionsmethoden zu verbessern.

Die gemeinsame Nutzung von synthetischen Daten verbessert die Gesundheitsforschung und schützt gleichzeitig die Privatsphäre.

Kombination von DNNs und SNNs mit homomorpher Verschlüsselung, um die Datensicherheit zu gewährleisten.