Erforschung von Datenschutzrisiken bei synthetischen Daten und Einführung des Datenplagiatsindex.
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Hochmoderne Wissenschaft einfach erklärt
Erforschung von Datenschutzrisiken bei synthetischen Daten und Einführung des Datenplagiatsindex.
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Analyse von effektiven Clean-Label-Backdoor-Angriffstechniken im maschinellen Lernen.
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Federated Learning verbessert die medizinische Bildgebung und schützt dabei die Patientendaten.
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Speicher-Verschlüsselung bietet eine neue Möglichkeit, Cloud-Daten sicher und effizient zu halten.
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Das Trainieren von DNNs auf Mikrocontrollern steigert die Effizienz und Privatsphäre in smarter Technologie.
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Ein neuer Ansatz nutzt Quantenstate, um private Informationen sicher zu vergleichen.
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NeighborFL verbessert die Genauigkeit der Verkehrsprognose und schützt gleichzeitig die Datensicherheit.
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Die Bedeutung von Privatsphäre durch Identitätsverlernen im maschinellen Lernen untersuchen.
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Eine neue Methode verbessert die Effizienz des maschinellen Vergessens, während die Modellleistung erhalten bleibt.
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Ein genauerer Blick auf neue Methoden zur Textanonymisierung und ihre Vorteile.
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Eine Methode, um maschinelles Lernen zu verbessern und gleichzeitig die Datenprivatsphäre zu wahren.
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Die Zusammenarbeit im Gesundheitswesen durch föderiertes Lernen verbessert die Klassifizierung medizinischer Bilder und schützt dabei die Privatsphäre.
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PSVAE bietet eine schnellere Methode zur Erstellung von hochwertigen synthetischen Tabellendaten.
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Ein Rahmenwerk zur Bewertung von Federated Learning-Modellen in realen Szenarien.
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Eine neue Methode verbessert die Vorhersage der Aufenthaltsdauer im Krankenhaus und schützt dabei die Privatsphäre der Patienten.
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Ein neuer Ansatz verbessert das Modelltraining und schützt dabei die Datenprivatsphäre.
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Eine Studie über die Netzwerkverkehrsmerkmale von medizinischen Geräten für bessere Sicherheit.
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Untersuchung von differentialer Privatsphäre und NTK-Regressionsanalyse zum Schutz von Benutzerdaten in KI.
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Ein Blick darauf, wie Open-Source-Modelle im Vergleich zu kommerziellen Modellen bei biomedizinischen Aufgaben abschneiden.
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Ein genauerer Blick auf die Risiken der Offenlegung bei synthetischen Daten und den Schutz der Privatsphäre.
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Sri Lanka setzt ein Datenschutzgesetz in Kraft, um Patientendaten in Gesundheits-Apps zu schützen.
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FedDM verbessert das föderierte Lernen für Diffusionsmodelle und sorgt gleichzeitig für Datenschutz.
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Untersuchen von differentieller Privatsphäre, um sensible Informationen in KI-Anwendungen zu schützen.
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Ein neuer Ansatz zielt darauf ab, die Privatsphäre der Nutzer zu schützen und gleichzeitig die Genauigkeit der Ergebnisse zu verbessern.
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Föderiertes Lernen verbessert maschinelles Lernen und sorgt gleichzeitig für Datenschutz in der Industrie.
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Eine neue Methode verbessert die Datensatz-Destillation und steigert die Effizienz beim Trainieren von Modellen.
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Eine neue Methode verbessert die medizinische Bildgebung und schützt dabei die Patientendaten.
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Die Rolle von Robustheit bei der Schätzung unbekannter Verteilungen aus Stichproben untersuchen.
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Eine Studie zur Verbesserung von Software durch Nutzerbewertungen und ethische Einblicke.
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Eine neue Methode verbessert die Sicherheit von Smart Grids und schützt gleichzeitig die Privatsphäre der Nutzer.
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Risiken und Verteidigungsstrategien für grosse Sprachmodelle erkunden.
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CCNet verbessert die Modellleistung bei neuen Daten, während die Privatsphäre der Nutzer gewahrt bleibt.
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PUFFLE bietet eine Lösung für Datenschutz-, Nutzungs- und Fairnessherausforderungen im maschinellen Lernen.
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Ein Framework, das Datenbesitzern ermöglicht, unautorisierten Gebrauch ihrer Daten in ML zu überprüfen.
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Eine Studie stellt SeqMIA vor, um die Privatsphäre gegen Mitgliedschaftsinferenzangriffe zu verbessern.
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Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der medizinischen Bildklassifikation, während die Privatsphäre der Patienten gewahrt bleibt.
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Neue Architektur verbessert die Videoanalyse auf kleinen Geräten mit mehreren Frames.
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Eine Studie zur Verbesserung der drahtlosen Kommunikation durch fortschrittliche Tracking- und Vorhersagemethoden.
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Diese Studie zeigt neue Methoden zur Rekonstruktion von Trainingsdaten aus hochauflösenden Bildern.
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Dieser Artikel bewertet die Effektivität von Web-Agenten bei der Bewältigung komplexer Online-Aufgaben.
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