Neuste Artikel für Datenschutz

AFedPG verbessert die Effizienz im föderierten Reinforcement Learning durch asynchrone Updates.

Banken haben Schwierigkeiten, Handelsdaten auszutauschen und gleichzeitig die Privatsphäre der Kunden zu schützen.

Neue Algorithmen verbessern den Datenschutz und die Optimierung in Machine-Learning-Modellen.

Neue Methoden verbessern den Datenschutz von Patienten und optimieren die Forschung zu medizinischen Bildern.

Bedrohungen und Abwehrmechanismen im föderierten Lernen gegen bösartige Angriffe analysieren.

Die Erkundung von Datenschutzrisiken und Lösungen in grossen Sprachmodellen.

Die Schwachstellen von ML-Modellen und mögliche Abwehrmassnahmen gegen MIAs erkunden.

EncDB bietet verbesserte Sicherheit und Effizienz beim Verwalten von verschlüsselten Daten in der Cloud.

Ein Blick auf die Verbesserung der IoT-Sicherheit mithilfe von vorhandenen Sensordaten zur Authentifizierung.

Forscher wollen ausgeglichene synthetische Daten erstellen, um Vorurteile im maschinellen Lernen zu verhindern.

Ein neuer Ansatz, um e-Health durch bessere Datenverwaltung und Patientenschutz zu verbessern.

Ein neuer Algorithmus verbessert das föderierte Lernen, indem er die Vielfalt der Clients und die Effizienz berücksichtigt.

Neue Vorschriften bremsen den Fortschritt und die Zusammenarbeit in der medizinischen Forschung in Finnland.

Ein Überblick über rechtliche Herausforderungen bei der Entwicklung und Nutzung von generativer KI.

Eine Methode zum Schutz der Datensicherheit in dezentralen Lernsystemen mithilfe von virtuellen Knoten.

Ein Blick darauf, wie Algorithmen Datenlöschanfragen respektieren können, während sie die Effizienz beibehalten.

Ein neues Tool soll juristische Vereinbarungen leichter lesbar machen.

Eine Studie zur Verbesserung der Kommunikation im föderierten Lernen für eine bessere Modellleistung.

Ein neuer Ansatz, um Trajektoriendaten zu teilen und dabei die Privatsphäre der Nutzer zu wahren.

Dieser Artikel untersucht, wie Vorverarbeitungsschritte die Datenschutzgarantien beeinflussen können.

S3PHER gibt Patienten die Möglichkeit, sicher Gesundheitsdaten mit Anbietern zu teilen.

Ein Blick darauf, wie man Sprachmodelle nutzen kann, um die Zufriedenheit mit Softwareanforderungen zu bewerten.

Ein neuer Abwehrmechanismus senkt die Risiken von Label-Inferenzangriffen im kollaborativen maschinellen Lernen.

Diese Studie verbessert das föderierte Lernen, indem sie die Modellvielfalt erhöht und gleichzeitig die Privatsphäre schützt.

Ein neuer Ansatz für agentenbasierte Modelling schützt die individuelle Privatsphäre und bewahrt gleichzeitig die Datengenauigkeit.

Die DPV bietet einen klaren Rahmen für den Umgang mit persönlichen Daten.

Ein Rahmen, um die Zusammenarbeit im Gesundheitswesen zu verbessern und gleichzeitig die Privatsphäre der Patienten zu gewährleisten.

Strategien zur Analyse sensibler Daten bei gleichzeitiger Wahrung der Privatsphäre.

Sicherstellen, dass das Design der Technologie die Vielfalt und den Kontext der Nutzer respektiert.

Erforschen, wie BR-DP Privatsphäre und Datenanalyse ausbalanciert.

Wir stellen UGEs vor, eine neue Möglichkeit, Daten sicher und nutzbar zu halten.

Erforschung von Fine-Tuning-Methoden zur Verbesserung der Modellgenauigkeit bei gleichzeitiger Gewährleistung der Datensicherheit.

Die Risiken von Model Poisoning-Angriffen in föderierten Lernsystemen untersuchen.

Dieser Artikel untersucht Methoden, um die Privatsphäre zu schützen, während man Daten effektiv analysiert.

Ein sicheres Protokoll zum Schutz von Benutzerdaten im maschinellen Lernen.

Roboter optimieren ihre Bewegungen mit einer neuen kollaborativen Lerntechnik.

DA-DPFL verbessert das föderierte Lernen, indem es Kosten und Trainingszeit reduziert.

Die Rolle von synthetischen Irisbildern in biometrischen Systemen erkunden.

Die Verbesserung von föderiertem Lernen durch hierarchische Strukturen und clevere Datenverwaltung.

Optimierung von Geräuschgenerierungsmethoden für besseren Datenschutz in Streaming-Anwendungen.