Neuste Artikel für Datenschutz

Ein Verfahren zur automatischen Behebung von Softwarefehlern mit Fokus auf Datenschutz und Sicherheit.

Die Notwendigkeit von Transparenz bei der Nutzung von Gesundheitsdaten für die Forschung untersuchen.

Neue Methoden verbessern die Gesichtserkennung und kümmern sich gleichzeitig um Datenschutzbedenken.

Die Analyse des Gleichgewichts zwischen Dezentralisierung und Effizienz bei der Auslagerung von Rechenaufgaben.

ELM zeigt, dass kleinere, kontextspezifische Sprachmodelle in der Bildung effektiv sind.

Neue Methoden verbessern den Datenschutz und erhalten gleichzeitig die Genauigkeit der Analyse.

Die Erforschung von Datenschutzrisiken bei maskierter Bildmodellierung und deren Auswirkungen.

Das Pulse-Framework bietet einen neuen Ansatz, um unbekannte Ransomware effektiv zu erkennen.

Erfahre, wie Thompson Sampling Datenschutz schützt und dabei informierte Entscheidungen trifft.

Ein Verfahren für kollaborative Edge-Inferenz mit Fokus auf Privatsphäre und Effizienz.

Die Forschung präsentiert einen neuen Datensatz und Methoden für verbessertes Video-ReID über verschiedene Plattformen.

Ein Leitfaden, um die differentielle Privatsphäre und ihre Auswirkungen auf persönliche Daten besser zu verstehen.

Ein neues IDS verbessert die Fahrzeugsicherheit gegen wachsende Cyberbedrohungen.

Untersuchen von Abwehrmethoden, um Federated Learning vor Datenpannen zu schützen.

Eine neue Methode verbessert die Kommunikation im föderierten Lernen durch optimales Update-Scheduling.

Ein neues System soll die Privatsphäre in der drahtlosen Kommunikation und Sensorik verbessern.

Ein neues Framework verbessert die Modellgenauigkeit, indem es das Datenungleichgewicht angeht und gleichzeitig die Privatsphäre sichert.

Ein neuer Ansatz, um Code-Zusammenfassungen zu verbessern, indem wesentlicher Kontext einbezogen wird.

Erfahre, wie föderiertes Lernen die Erkennung kleiner Objekte verbessert und dabei den Datenschutz wahrt.

MIA-Tuner will versuchen, die Datenschutzprobleme bei LLM-Trainingsdaten anzugehen.

Ein neues Framework verbessert die Privatsphäre und Datenqualität im föderierten Lernen.

Forscher schlagen eine Methode vor, um medizinische Modelle zu verbessern und dabei die Datensicherheit zu gewährleisten.

Ein System für sicheres KI-Lernen im Gesundheitswesen, ohne Patientendaten zu teilen.

Ein Blick auf die Herausforderungen und Vorteile, neue Klienten im föderierten Lernen hinzuzufügen.

Dieser Artikel behandelt, wie man Pre-Training nutzen kann, um die Privatsphäre und Leistung im Federated Learning zu verbessern.

Die Kombination von Modellpruning und Bandbreitenzuweisung steigert die Effizienz im föderierten Lernen.

Eine neue Methode verbessert das Tracking von Datenschutzverletzungen in grossen Sprachmodellen.

Diese Studie analysiert FEWS und OEWS, um die Modellleistung in der Fertigung zu verbessern.

Die Rolle von Datenschutztechnologien im Kampf gegen Finanzkriminalität erkunden.

Erkunde die Bedeutung von Hebelwerten in der Datenanalyse und Privatsphäre.

Überprüfung von Schwachstellen in Code-Vervollständigungs-Tools und deren Auswirkungen auf die Privatsphäre der Nutzer.

Erkundung von Sicherheitsmassnahmen in hierarchischem föderierten Lernen gegen verschiedene Angriffe.

Federated Clustering hilft dabei, Daten zu analysieren, während sensible Informationen privat bleiben.

Ein Blick auf die Vorteile und Herausforderungen von Crowd-Sensing, mit Fokus auf Privatsphäre und Nutzerengagement.

Wir stellen DUCD vor, eine datenschutzorientierte Methode, um DNNs vor gegnerischen Angriffen zu schützen.

Urheberrechtsfragen bei der Nutzung von Maschinellem Lernen zur Inhaltserstellung prüfen.

Ein neuer Ansatz zur Erkennung von Maschinenproblemen, ohne die Datensicherheit zu gefährden.

Die Erforschung von verwirrenden Datenschutz und seiner Rolle beim Schutz sensibler Informationen.

Untersuchung der Rolle von Sprachmodellen bei der Transformation medizinischer Anwendungen.

Forscher können Gesundheitszustände untersuchen, ohne auf die einzelnen Patientenakten zuzugreifen.