Neuste Artikel für Datenschutz

SAGIN und neue Lernmethoden versprechen eine vernetzte Zukunft.

Forscher präsentieren einen kostengünstigen Ansatz zur Minimierung von Datenschutzrisiken in grossen Sprachmodellen.

Erforschung von quantenbasierten Methoden für sichere und effiziente Datenabfragen.

Federated Learning bietet ne Möglichkeit, Daten zu schützen, während man über Geräte hinweg zusammenarbeitet.

Eine neue Methode erkennt problematische Geräte im föderierten Lernen, um Geschwindigkeit und Sicherheit zu verbessern.

Ein Blick auf Aktivierungslenkung zur Verbesserung des KI-Gedächtnismanagements.

Lern, wie hierarchisches föderiertes Lernen Daten schützt und gleichzeitig Zusammenarbeit zwischen Geräten ermöglicht.

Die Verbesserung des Realismus bei synthetischen Gesichtern für eine bessere Gesichtserkennungsleistung.

FedPID verbessert die Tumorsegmentierung und schützt gleichzeitig die Patientendaten.

In diesem Artikel geht's um Methoden, wie man kumulative Verteilungsfunktionen sicher teilen kann.

Forschung zeigt, wie man Hyperparameter anpassen kann, um die Modellleistung zu verbessern.

Erfahre, wie FedGPL Organisationen hilft, zusammenzuarbeiten und dabei ihre Datenprivatsphäre zu schützen.

In diesem Papier geht's um die Erstellung sicherer und fairer Richtlinien für die Entwicklung von KI.

Forschung zeigt die Risiken von Property-Inference-Angriffen auf GNNs und die Notwendigkeit von Datenschutz.

Neue Methoden verbessern die verteilte Optimierung und schützen gleichzeitig die Datenprivatsphäre der Agenten.

Eine Methode vorstellen, um die Privatsphäre zu verbessern, ohne die Modellgenauigkeit zu opfern.

Strategien zum Schutz von Bildern vor unbefugter Rekonstruktion.

Neue Wege finden, um Geldwäsche durch Datenaustausch und maschinelles Lernen zu bekämpfen.

Mitgliedschaftsinferenzangriffe untersuchen, um den Datenschutz in fortgeschrittenen Modellen zu schützen.

FedRISE verbessert das föderierte Lernen, indem es schlechte Datenaktualisierungen filtert, um das Modelltraining zu optimieren.

Eine neue Methode verbessert die Modellleistung bei unterschiedlichen Datenverteilungen.

Forscher entwickeln Methoden, um Computern beizubringen, Rechnungen zu verarbeiten und dabei die Privatsphäre zu schützen.

Federated Learning und erklärbare KI sorgen für sichere und klare Datenpraktiken.

QuanCrypt-FL verbessert die Sicherheit im Föderierten Lernen mit fortschrittlichen Techniken.

Dieses System verbessert die DR-Erkennung und wahrt dabei die Privatsphäre der Patienten.

Die Risiken und Abwehrmechanismen von multimodalen Sprachmodellen in der KI untersuchen.

Diese Forschung hebt innovative Methoden für Datenschutz im kollaborativen maschinellen Lernen hervor.

Erforschen, wie KI lernen kann, während die Nutzerdaten privat bleiben.

Neue Technologien verbessern die Diagnose und Behandlung von intrakraniellen Blutungen.

Federated Learning verbessert die medizinische Bildgebung und schützt dabei die Privatsphäre der Patienten.

Finde personalisierte Reisvorschläge mit der INDIANA-Plattform für einzigartige Erlebnisse.

Eine kostengünstige Möglichkeit, Privatschutzrisiken in Maschinenlernmodellen zu bewerten.

MaaS bietet Bequemlichkeit, aber Cybersicherheit ist entscheidend für die Sicherheit der Nutzer.

Datenfälschungsangriffe sind ne echt ernstes Problem für die Integrität und Privatsphäre von Modellen.

Ein fokussierter Ansatz zur Rehabilitation, der die individuellen Bedürfnisse der Patienten berücksichtigt für eine bessere Genesung.

Ein neuer Ansatz für ORAM verbessert die Datensicherheit und Effizienz beim Zugriff auf den Speicher.

Eine neue Methode verbessert die Verteidigung von Sprachmodellen gegen manipulative Angriffe.

Eine Methode zur Verbesserung des föderierten Lernens, indem die Beiträge der Clients für bessere Ergebnisse angepasst werden.

Forschung zeigt, dass SNNs die Datensicherheit im Vergleich zu traditionellen Modellen verbessern könnten.

Eine neue Verteidigungsstrategie verbessert den Datenschutz von Modellen, ohne die Leistung zu opfern.