Neuste Artikel für Datenschutz

GLASU verbessert die Kommunikationseffizienz im vertikalen föderierten Lernen mit grafischen Daten.

Eine neue Methode verbessert die Geräteüberwachung und schützt gleichzeitig die Privatsphäre der Nutzer.

Studie bewertet, wie gut Android-Apps Kaliforniens Datenschutzgesetz einhalten.

Ein neues föderiertes Lernverfahren zur Verbesserung der BEV-Wahrnehmung in selbstfahrenden Autos.

Neue Methoden erzeugen medizinische Bilder mit begrenzten Daten für eine bessere Krankheitsdetektion.

Neue Methode verbessert die Stadieneinteilung und Vorhersagezuverlässigkeit bei diabetischer Retinopathie.

Die EZClone-Methode zeigt Schwächen in DNN-Architekturen, was Sicherheitsrisiken mit sich bringt.

Das GUIDED-Framework bietet effizientes Unlernen für Grafdaten und verbessert den Datenschutz.

Diskussion über Vergiftungsangriffe und Abwehrstrategien für Föderierte Empfehlungssysteme.

Eine neue Technik sorgt dafür, dass die Datensicherheit beim kollaborativen maschinellen Lernen gewahrt bleibt.

Neue Methode verbessert die MRI-Interpretation mit begrenzten Daten aus kleineren Kliniken.

Eine effektive Platzierung von Sensoren in Gebäuden schützt die Privatsphäre, während nützliche Daten gesammelt werden.

Ein neues Rahmenwerk verbessert die Sicherheit von Smart Grids, während die Datensicherheit gewahrt bleibt.

Ein Überblick über die Rolle der differentiellen Privatsphäre beim Schutz sensibler Daten.

Erforschen von sicheren Methoden zur Kombination von Kommunikation und Sensorik in mobilen Netzwerken.

Neue Methoden erzeugen synthetische Daten, um die Privatsphäre in der Forschung zu Energiesystemen zu schützen.

Nutzung von Tippmustern zur Verbesserung der Online-Nutzerverifizierung.

Neue Methoden helfen dabei, realistische Gesundheitsdaten zu erstellen und gleichzeitig die Privatsphäre zu schützen.

Neue Methoden im maschinellen Vergessen verbessern den Datenschutz und die Modelleffizienz.

Untersuchung der Fairness von Datenschutzmethoden bei der Nutzung von Standorte Daten.

Untersuchung von lokalem differenzieller Privatsphäre und numerischer Vektoranalyse für sicheren Datenaustausch.

FeDiSa verbessert die Sicherheit und Effizienz in Stromsystemen gegen Cyber-Bedrohungen.

APES und S-APES verbessern den Datenschutz im föderierten Lernen und halten gleichzeitig die Genauigkeit.

GraphGANFed kombiniert moderne Methoden zur Molekülgenerierung und sorgt gleichzeitig für Datenschutz.

Neue Methoden helfen Krankenhäusern, COVID-19 zu diagnostizieren und gleichzeitig die Privatsphäre der Patienten zu schützen.

Umfrage zeigt, was australische Krebspatienten über Datenfreigabe denken.

Ein neuer Ansatz verbessert das föderierte Lernen, indem er Client-Drift und Vergessen reduziert.

Ein Blick auf die Bedeutung des Schutzes persönlicher Daten in der Technologie.

Eine neue Methode ermöglicht es Nutzern, ihre Datenschutzrechte im föderierten Lernen zu schützen.

FedShift behebt das Klassenungleichgewicht im föderierten Lernen für eine bessere Modellleistung.

Erkunde die Rolle des föderierten Lernens bei der Verbesserung der Effizienz von MIMO-Satellitenkommunikation.

Der Artikel bewertet die Risiken der Wiedererkennung in Benutzerrepräsentationen und Datenschutzmassnahmen.

SF-Relate verbessert genomische Studien, indem es Verwandte sicher und effizient identifiziert.

Ein node-privates Algorithmus zur Analyse von Graphkomponenten schützt individuelle Privatsphäre.

Erforschung von föderiertem Lernen bei Entscheidungen mit kontextuellen Banditen und Datenschutz.

ABS's Ansatz zur Wahrung der Privatsphäre bei der Bereitstellung wichtiger statistischer Informationen erkunden.

Vers verbessert verteiltes Rechnen durch dezentrale Datenverarbeitung und starke Sicherheit.

CIM-Systeme verbessern die Effizienz, bringen aber Schwachstellen für Seitenkanalangriffe mit sich.

MedAlpaca verbessert medizinische KI-Modelle und Trainingsdaten für eine bessere Patientenversorgung.

PFELS kombiniert Privatsphäre und Energieeffizienz im föderierten Lernen.