Neuste Artikel für Datenschutz

Künstliche Daten bieten eine Lösung für die Datenschutzprobleme von Patientendaten in der medizinischen Forschung.

Die Risiken von Backdoor-Angriffen im maschinellen Lernen und deren Auswirkungen erkunden.

Neue Methoden verbessern die Einblicke in die städtische Mobilität und schützen dabei die Privatsphäre.

HumekaFL bietet eine neue Möglichkeit, Geburtsasphyxie zu erkennen und Leben zu retten.

CCS verändert drahtlose Sensorik, indem es die Daten sicher hält und sich an die Bedürfnisse der Nutzer anpasst.

Entdecke, wie classifier-free guidance die Sicherheit und Leistung von Sprachmodellen verbessert.

Ein Blick auf Strategien für faires Spielen im föderierten Lernen.

Verborgene Ausgaben bewerten, um sensible Daten in KI-Systemen zu schützen.

DapperFL kümmert sich um die Herausforderungen des föderierten Lernens für verschiedene Geräte und Daten.

Hypernetzwerk Federated Learning bietet neue Wege, um den Datenschutz im maschinellen Lernen zu schützen.

Wie smarte Geräte Daten sammeln und dabei deine Privatsphäre schützen.

Neue Methode ermöglicht Hintertürenangriffe ohne saubere Daten oder Modelländerungen.

Entdecke, wie H-FedSN die Gerätekommunikation verbessert und dabei den Datenschutz schützt.

Mayfly hält deine Daten privat und bietet gleichzeitig wertvolle Einblicke.

Die Erkennung von Maiskrankheiten verbessern und dabei die Datensicherheit für die Landwirte wahren.

Task-Fingerprinting könnte das Wissensmanagement in der medizinischen Bildgebung revolutionieren.

Erfahre, wie föderiertes Lernen Verkehrsprognosen revolutioniert und dabei die Daten privat hält.

Eine neue Methode schützt sensible Informationen und ermöglicht gleichzeitig nützliche Datenanalysen.

RHFL+ kümmert sich um Datenrauschen und Modellunterschiede im föderierten Lernen.

Synthetische Daten bieten eine sichere Möglichkeit, Patientendaten für die Forschung zu teilen.

Lern, wie Exklaven Privatsphäre und Integrität in föderierten Lernmodellen verbessern.

Neue Methoden helfen KI-Modellen, unerwünschte Informationen sicher zu entfernen.

Finde heraus, wie SPIDEr persönliche Informationen schützt und gleichzeitig die Datennutzung ermöglicht.

Eine neue Methode verbessert maschinelles Lernen ohne die Originaldaten.

Entdecke, wie das Feintuning von Sprachmodellen die Analyse von Finanzdaten und den Datenschutz verbessert.

Entdecke, wie ProFe die Kommunikation im dezentralen föderierten Lernen verbessert.

Entdecke, wie zellfreie ISAC-Systeme die sichere Kommunikation verändern.

Erfahre, wie neue Methoden Identitäten bei Gehirn-Computer-Schnittstellen schützen.

Ein neues Tool vereinfacht genetische Studien und sorgt gleichzeitig für Privatsphäre und Geschwindigkeit.

Untersuchung der Rolle von KI beim Schutz wichtiger Computersysteme.

Ein neuer Ansatz verbessert die Zusammenarbeit im föderierten Lernen und schützt dabei die Datenprivatsphäre.

Krankenhäuser arbeiten sicher mit FedCAR zusammen, um bessere medizinische Bildgebung zu erzeugen.

TRAIL verbessert föderiertes Lernen, indem es unzuverlässige Clients effektiv angeht.

Erkunde, wie Bayesian Federated Learning Privatsphäre und Fairness beim Datenaustausch kombiniert.

Wir stellen Matrix vor, eine Methode, die die Dokumentenverarbeitung mit LLMs verbessert.

Erforschen, wie Membership Inference Angriffe sensible Datenrisiken in KI-Modellen aufdecken.

CEFGL bietet datenschutzfreundliches Lernen für mehrere Kunden an.

Entdecke, wie Magnifier das Netzwerk-Tracking von mobilen Geräten ganz easy verändert.

TETRIS ermöglicht sichere Datenanalyse und schützt dabei die persönliche Privatsphäre.

C-FedRAG ermöglicht sicheres Teilen von Daten und sorgt gleichzeitig für Vertraulichkeit zwischen Organisationen.