Neuste Artikel für Datenschutz

Methoden zur Schätzung von Datensatzmerkmalen, während persönliche Daten geschützt bleiben.

Neue Methode verbessert föderiertes Lernen und schützt dabei die Privatsphäre der Nutzer.

Die Erhöhung der Kommunikationsrunden senkt die Kosten und verbessert die Leistung des Modells im föderierten Lernen.

Ein neuer Ansatz, um benutzerspezifische Erlebnisse in Sprachmodellen zu verbessern.

Ein Blick auf Datenschutzmethoden und ihre Wirksamkeit beim Datenaustausch.

Eine neue Methode verbessert den Datenschutz beim Trainieren von Deep-Learning-Modellen.

Ein Blick auf neue Methoden zur Anzeige von Messungen, die den Datenschutz der Nutzer priorisieren.

Dieser Artikel behandelt, wie man Kundendaten simulieren kann, um schnelleres föderiertes Lernen zu ermöglichen.

Neue Methoden im Federated Learning verbessern den Datenschutz und die Modellleistung, während sie mit unterschiedlichen Daten umgehen.

Erschliess die Datenschutzprobleme, die durch Inferenzangriffe bei Machine-Learning-Modellen entstehen.

Ein neues Framework verbessert die Vorhersagegenauigkeit und den Datenschutz im föderierten Lernen.

Neue Methoden vorstellen, um die Vergessensprozesse in kontrastiven Lernmodellen zu verbessern.

Neue Angriffsstrategie sorgt für Bedenken hinsichtlich der Privatsphäre in Dokumentenverständnis-Modellen.

Erforschung von föderiertem Lernen und Unlearning für Benutzerdatenschutz und Modellintegrität.

Wir stellen eine Methode vor, um LLMs auf Geräten mit wenig Ressourcen anzupassen.

Eine Studie zur Verbesserung von föderierten Lernmodellen für Geräte mit begrenzten Ressourcen.

Eine neue Methode zeigt, wie Sprachmodelle Trainingsdaten behalten.

Eine neue Methode erstellt zuverlässige Vorhersageintervalle mit unterschiedlichen Daten und sorgt gleichzeitig für Privatsphäre.

Lerne was über Cookies, ihre Risiken und wie du deine Privatsphäre schützen kannst.

Eine Studie über den Schutz der Privatsphäre beim Analysieren sensibler Daten mit Hilfe von Techniken der differentiellen Privatsphäre.

Neues Framework ermöglicht effizientes Lernen von Krankheiten, ohne alte Daten speichern zu müssen.

Quanten-Maschinenlernen bietet neue Möglichkeiten, um sensible Daten zu schützen.

Ein neues Framework verbessert Empfehlungen und schützt dabei die Privatsphäre der Nutzer.

Ein strukturierter Ansatz für verantwortungsvolles AI-Design und -Validierung.

Eine Analyse, wie Online-Dienste mit der Datensicherheit von Kindern umgehen.

Ein bahnbrechendes System ermöglicht schnelle LLM-Operationen auf Smartphones und verbessert die Privatsphäre der Nutzer.

Exploration von Schwachstellen im personalisierten föderierten Lernen und aufkommenden Backdoor-Angriffsverfahren.

Entdeck, wie föderiertes Lernen die Lebensmittelorschung durch Datenschutz und Zusammenarbeit verändert.

UGradSL bietet eine praktische Lösung, um sensible Informationen aus Machine-Learning-Modellen zu entfernen.

Dieser Artikel spricht über die Herausforderungen des maschinellen Vergessens und einen neuen Ansatz, um Privatsphäre und Genauigkeit in Einklang zu bringen.

Eine neue Methode verbessert die Leistung von Sprachmodellen auf persönlichen Geräten und geht dabei auf Datenschutzbedenken ein.

Die Lücke zwischen KI-Technologie und regulatorischen Rahmenbedingungen bewerten.

Eine Methode, die SGD und Datenschutztechniken kombiniert, um eine effektive Datenanalyse zu ermöglichen.

Entdecke, wie private Quantencomputing sensible Daten bei komplexen Berechnungen schützen kann.

Ein Blick auf die Vorschriften, die die Rolle von KI im globalen Gesundheitswesen heute prägen.

Die Sicherheitsrisiken und Lösungen für aufkommende KI-Assistententechnologien untersuchen.

Eine neue Methode verbessert die Fähigkeit grosser Sprachmodelle, sensible Informationen zu vergessen.

Eine Studie über Methoden für sichere synthetische Daten, die Privatsphäre und Nützlichkeit bewahren.

Ein neuer Algorithmus verbessert die Effizienz des föderierten Lernens und sorgt gleichzeitig für Datenschutz.

Erforschen, wie strukturelle kausale Informationen die Qualität von synthetischen Daten verbessern können.