Neuste Artikel für Datenschutz

Entdecke den Bedarf an Sichtbarkeit und Governance bei AI-Agenten-Operationen.

Eine Studie über den Ausgleich von Privatsphäre und Effizienz in der medizinischen Bildverarbeitung.

Die Erstellung von synthetischen Daten hilft Forschern, Stress zu untersuchen, während persönliche Informationen sicher bleiben.

Innovative Methoden zur Schätzung von Kovarianzmatrizen bei gleichzeitiger Wahrung der persönlichen Privatsphäre.

Die Bedeutung von KI-Audits für einen fairen und verantwortungsbewussten Technologieneinsatz verstehen.

Ein neuer Algorithmus verbessert die Datenanalyse und schützt gleichzeitig die Privatsphäre der Einzelnen.

Hybride homomorphe Verschlüsselung bietet Lösungen für Privatsphäre bei der Datenanalyse.

Eine neue Methode erkunden, um die Datenschutz bei Machine Learning zu verbessern.

Neue GPU-Sicherheitslücke sorgt für Bedenken bei Maschinenlern-Anwendungen.

Forscher entwickeln synthetische Sprachdaten, um die Privatsphäre bei der Sprach erken nung zu schützen.

Eine neue Methode verbessert den Datenschutz und die Genauigkeit in datengestützten Modellen.

Dieser Artikel behandelt die Datenschutz- und Sicherheitsrisiken bei cloudbasierten KI-Diensten.

Ein neuer Ansatz verbessert das föderierte Lernen, indem er langsamere Clients effektiv angeht.

Ein Blick darauf, wie MP-SL Geräte im maschinellen Lernen unterstützt und gleichzeitig die Privatsphäre schützt.

Diese Arbeit verbessert Methoden des maschinellen Vergessens für bessere Datensicherheit und Effizienz.

Ansprechpartner für Datenschutzbedenken bei synthetischen klinischen Notizen in der Gesundheitsforschung.

Double-Dip kombiniert Transferlernen und Randomisierung, um sich gegen Membership-Inference-Angriffe zu schützen.

iDDGT bietet eine flexible Lösung für dezentrale Optimierungsherausforderungen.

Neues Framework hilft generativen Modellen, vertrauliche Daten zu vergessen, während die Leistung erhalten bleibt.

Menschliche digitale Zwillinge bieten eine digitale Sicht auf Individuen und verbessern das Gesundheitswesen und den Sport.

Entdecke, wie DFML das Datenlernen ohne zentrale Server verändert.

Die Integration von Foundation Models mit Federated Learning bringt sowohl Risiken als auch Vorteile mit sich.

Ein Blick auf bi-CryptoNets und ihren Einfluss auf den Datenschutz.

Eine Strategie zur Verbesserung der Leistung und Fairness in föderierten Lernmodellen.

Verbesserungen im föderierten Lernen steigern die Effizienz und den Datenschutz bei IoT-Anwendungen.

Methoden zur Sicherstellung der Privatsphäre beim Berechnen von Durchschnitten in Gerätenetzwerken erkunden.

Ein neuer quantenbasierter Ansatz ermöglicht sichere und effiziente Berechnungen von Skalarprodukten.

Ein Blick auf die Datenschutzrisiken und Abwehrmassnahmen im vertikalen föderierten Lernen.

Matcha hilft Entwicklern, genaue Datenschutzlabels für mobile Apps zu erstellen.

Dieser Artikel behandelt die Datenschutzbedenken bei der Nutzung von GPT-Modellen in Cloud-Umgebungen.

Diese Forschung untersucht Schwachstellen in SNNs, die mit föderierten Lerntechniken kombiniert sind.

Die Bedeutung von dezentraler KI für Datenschutz und ethische Bedenken erkunden.

DSpodFL verbessert das dezentrale föderierte Lernen, indem es auf die Unterschiede der Clients eingeht.

Neue Strategien im föderierten Lernen verbessern die Privatsphäre und Effizienz im maschinellen Lernen.

Eine neue Methode verbessert synthetische elektronische Gesundheitsakten, während sie zeitliche Details bewahrt.

Diese Studie untersucht die Bedenken bezüglich der Privatsphäre im Graphen-Repräsentationslernen und Edge-Rekonstruktionsangriffe.

Die Risiken von Model-Inversion-Angriffen auf private Daten in Machine-Learning-Modellen erkunden.

Diese Studie untersucht eine Methode zur Verbesserung der Krankheitsdetektion mithilfe von multimodalen Daten.

Untersuchung von generativen Modellen für synthetische Genexpressionsdaten bei gleichzeitiger Gewährleistung der Privatsphäre der Patienten.

Ein tiefer Einblick in die wichtigsten Aspekte und Herausforderungen des dezentralen föderierten Lernens.