Neuste Artikel für Datenschutz

Untersuchung, wie die Methoden der Volkszählung die Genauigkeit der Schulplanung beeinflussen.

Innovative Methoden zur Verbesserung des Nutzerschutzes und Modell-Updates auf Geräten.

Ein neuer Ansatz verbessert das Verständnis von KI-Entscheidungen im föderierten Lernen.

Eine neue Methode verbessert das föderierte Lernen, indem sie die Datenunterschiede zwischen den Clients verringert.

Ein System, das die Schreibeffizienz für Finanzprofis durch smarte Vorschläge verbessert.

Die Herausforderungen und Lösungen bei durchsuchbaren verschlüsselten Indizes erkunden.

Ein neues Framework geht die Herausforderungen des Unlearnings in dezentralen Machine-Learning-Umgebungen an.

Eine neue Methode verbessert die Nutzung von grossen Sprachmodellen auf mobilen Geräten.

FAM verbessert das Training von KI-Modellen und sorgt gleichzeitig dafür, dass die Patientendaten privat bleiben.

Eine neue Methode verbessert die Pose-Schätzung nur mit Daten aus dem Zielbereich.

Erkunde Strategien zur Sicherstellung der Datensicherheit in verschiedenen Bereichen.

Neue Techniken verbessern die Krankheitsdiagnose und schützen gleichzeitig die Privatsphäre der Patienten.

Entdecke, wie föderiertes Lernen das Datentraining optimiert und dabei die Privatsphäre wahrt.

Die Erforschung des unvollkommenen Shuffle-Modells für verbesserten Datenschutz.

Die Prüfung von Datenschutzrisiken im föderierten Lernen und die Notwendigkeit für verbesserte Schutzmassnahmen.

Zeal verbessert den Datenschutz und vereinfacht gleichzeitig das Teilen und Speichern.

Generative KI verwandelt die medizinische Bildgebung mit neuen Datengenerierungstechniken.

Untersuchung versteckter Datenprobleme in Machine-Learning-Modellen und deren Sicherheitsauswirkungen.

Ein neuer Ansatz personalisiert das Modelltraining und schützt gleichzeitig die Datenprivatsphäre.

Sichere faire Vorschläge in Empfehlungssystemen für alle Nutzer.

Neue detaillierte Wikipedia-Seitenaufrufstatistiken veröffentlicht mit Datenschutzmassnahmen.

Die Bedeutung und Herausforderungen der Pseudonymisierung beim Teilen von Forschungsdaten erkunden.

Ein Blick auf die Kombination von Split Learning und Verschlüsselung für besseren Datenschutz.

Die Gefahren von Bildübernahmen bei vision-language Modellen erkunden.

Die ethischen Auswirkungen von KI im Gesundheitswesen erkunden und die Notwendigkeit von Fairness.

Erforschen der Nutzung von Deep Learning in Blockchain-Konsensmechanismen.

Erfahre, wie föderierte Analysen medizinische Daten sicher halten und gleichzeitig Einblicke bieten.

Eine Studie zu den Nutzerentscheidungen über Datenschutz und Cookie-Zustimmung.

Neues Framework verbindet Client Drift und katastrophales Vergessen für bessere Modellleistung.

FedLADA verbessert die Trainingsgeschwindigkeit und Genauigkeit von Modellen und sorgt gleichzeitig für Datenschutz.

Föderiertes Lernen verbessert KI und schützt dabei die Datensicherheit auf verschiedenen Geräten.

Ein neues Verfahren verbessert das maschinelle Lernen für die medizinische Bildgebung und schützt dabei die Privatsphäre der Patienten.

Dieses Papier behandelt maschinelles Vergessen und seinen Zusammenhang mit differenzieller Privatsphäre.

Equitable-FL ermöglicht effizientes föderiertes Lernen auf Geräten mit unterschiedlichen Ressourcen.

Entdecke, wie lokale differenzielle Privatsphäre Nutzerdaten schützt und gleichzeitig Analysen ermöglicht.

Die Erforschung des Aufstiegs dezentraler Sprachmodelle und ihrer Vorteile gegenüber zentralisierten Systemen.

FedSecure beschleunigt die Analyse von Satellitendaten und sorgt dabei für Privatsphäre und Sicherheit.

FCCA verbessert die Modellgenauigkeit und sorgt gleichzeitig für den Datenschutz der Nutzer im föderierten Lernen.

Ein Blick darauf, wie föderiertes Lernen und Modellpruning die Leistung von drahtlosen Netzwerken verbessern.

Das LDP-Auditor-Framework schätzt den Datenschutzverlust bei lokalen differenziellen Datenschutzmethoden.