Neuste Artikel für Datenschutz

Federated Learning verbessert die Spracherkennung und schützt dabei die Nutzerdaten.

Ein neuer Ansatz bringt Privatsphäre und Leistung im GNN-Training in Einklang.

Ein neues Protokoll soll die Privatsphäre bei Kartentransaktionen verbessern.

Dieser Artikel untersucht eine Methode, um das föderierte Lernen mit effizienter Kommunikation zu verbessern.

Dieses Verfahren verbessert die Erkennung von Gehirnerkrankungen und schützt dabei die Patientendaten.

EdgeFL vereinfacht föderiertes Lernen und sorgt dabei für Datenschutz und Effizienz.

Eine neue Methode verbessert den Datenschutz für Bilder, die von Fisheye-Kameras in selbstfahrenden Autos gesammelt werden.

Innovative Methoden verbessern die Sicherheit in der digitalen Kommunikation für sensible Informationen.

Steganalyse hilft dabei, versteckte Nachrichten in Multimedia zu entdecken und sorgt für sichere Kommunikation.

Neue Methoden verbessern die Effizienz des föderierten Lernens und gewährleisten gleichzeitig den Datenschutz.

Diese Studie bewertet die Effektivität von KI-Systemen, um Nutzer bei Datenschutzrichtlinien zu unterstützen.

Wie Transfer-Learning die Bedrohungserkennung und Privatsphäre in der Cybersicherheit verbessert.

Eine neue Methode mit föderiertem Lernen für grossflächige Karten mit neuralen Strahlungsfeldern.

Forschung zeigt, wie LLMs die Privatsphäre verbessern können, während sie die Effektivität von Sprachmodellen beibehalten.

Neue Methoden verbessern das Training von Modellen und schützen dabei die Privatsphäre der Nutzerdaten.

Die Erforschung von Schwachstellen und Verteidigungsstrategien in semantischen Kommunikationssystemen.

Fairness as a Service bekämpft Bias in maschinellen Lernsystemen auf sichere Weise.

Die Forschung will die Infektionsüberwachung und -prävention in Pflegeheimen verbessern.

Neue Methoden zum Schutz der Privatsphäre beim Teilen von Informationen zwischen mehreren Gruppen.

Eine Methode, um Datenschutz- und Fairnessprobleme im maschinellen Lernen anzugehen.

Eine neuartige Methode, die TEEs nutzt, um Machine-Learning-Modelle im föderierten Lernen zu schützen.

Das Lernen aus Drift verbessert die Modellleistung im föderierten Lernen mit vielfältigen Daten.

FedDIP optimiert die Kommunikation im föderierten Lernen durch dynamisches Pruning und Regularisierung.

Dieser Artikel geht der Rolle von PETs in der Datensicherheit und ihren Anwendungen auf den Grund.

Die Komplexität von Datensicherheit und dem Vergessen in Machine Learning untersuchen.

FedJudge bietet einen datenschutzorientierten Ansatz für das Training von juristischen Sprachmodellen.

Diese Arbeit behandelt die Generierung von synthetischen Daten mithilfe von differentieller Privatsphäre für ökonomische Studien.

Eine Methode, die Split Learning mit homomorpher Verschlüsselung kombiniert, verbessert den Datenschutz im maschinellen Lernen.

Eine Methode, um die Privatsphäre-Einstellungen zu optimieren für besseren Datenschutz und Nützlichkeit.

Ein neues Framework sorgt dafür, dass Antworten mit synthetischen Daten für die Forschung vertrauenswürdig sind.

Ein Rahmenwerk, um die Privatsphäre der Nutzer in GNNs zu gewährleisten und gleichzeitig die Genauigkeit zu wahren.

Ein Blick auf die Herausforderungen im Federated Learning durch Datenrekonstruktion attacks.

Ein Verfahren, das maschinelles Lernen auf verschlüsselten Daten ermöglicht, um die Privatsphäre der Nutzer zu schützen.

Eine Studie zur Identifizierung der besten Option bei gleichzeitiger Gewährleistung der Datensicherheit.

Dieses Verfahren verbessert Empfehlungen und schützt gleichzeitig die Privatsphäre der Nutzerdaten.

Wege finden, um den Datenaustausch zu verbessern und gleichzeitig die Privatsphäre der Nutzer zu schützen.

Untersuchung von Methoden zur differenziellen Privatsphäre für sichere Datenanalysen.

In diesem Artikel geht's um ein Konzept, wie man Privatsphäre in Szenarien mit mehreren Analysten managen kann.

Wie fortschrittliche Sprachtools die Analyse von Datenschutzrichtlinien revolutionieren.

FedGKD verbessert das föderierte Lernen für Graphen-Neuronale-Netzwerke, indem es die Merkmalsextraktion für Aufgaben optimiert.