Neuste Artikel für Datenschutz

Neue Methoden zum Schutz der Privatsphäre beim Teilen von Informationen zwischen mehreren Gruppen.

Eine Methode, um Datenschutz- und Fairnessprobleme im maschinellen Lernen anzugehen.

Eine neuartige Methode, die TEEs nutzt, um Machine-Learning-Modelle im föderierten Lernen zu schützen.

Das Lernen aus Drift verbessert die Modellleistung im föderierten Lernen mit vielfältigen Daten.

FedDIP optimiert die Kommunikation im föderierten Lernen durch dynamisches Pruning und Regularisierung.

Dieser Artikel geht der Rolle von PETs in der Datensicherheit und ihren Anwendungen auf den Grund.

Die Komplexität von Datensicherheit und dem Vergessen in Machine Learning untersuchen.

FedJudge bietet einen datenschutzorientierten Ansatz für das Training von juristischen Sprachmodellen.

Diese Arbeit behandelt die Generierung von synthetischen Daten mithilfe von differentieller Privatsphäre für ökonomische Studien.

Eine Methode, die Split Learning mit homomorpher Verschlüsselung kombiniert, verbessert den Datenschutz im maschinellen Lernen.

Eine Methode, um die Privatsphäre-Einstellungen zu optimieren für besseren Datenschutz und Nützlichkeit.

Ein neues Framework sorgt dafür, dass Antworten mit synthetischen Daten für die Forschung vertrauenswürdig sind.

Ein Rahmenwerk, um die Privatsphäre der Nutzer in GNNs zu gewährleisten und gleichzeitig die Genauigkeit zu wahren.

Ein Blick auf die Herausforderungen im Federated Learning durch Datenrekonstruktion attacks.

Ein Verfahren, das maschinelles Lernen auf verschlüsselten Daten ermöglicht, um die Privatsphäre der Nutzer zu schützen.

Eine Studie zur Identifizierung der besten Option bei gleichzeitiger Gewährleistung der Datensicherheit.

Dieses Verfahren verbessert Empfehlungen und schützt gleichzeitig die Privatsphäre der Nutzerdaten.

Wege finden, um den Datenaustausch zu verbessern und gleichzeitig die Privatsphäre der Nutzer zu schützen.

Untersuchung von Methoden zur differenziellen Privatsphäre für sichere Datenanalysen.

In diesem Artikel geht's um ein Konzept, wie man Privatsphäre in Szenarien mit mehreren Analysten managen kann.

Wie fortschrittliche Sprachtools die Analyse von Datenschutzrichtlinien revolutionieren.

FedGKD verbessert das föderierte Lernen für Graphen-Neuronale-Netzwerke, indem es die Merkmalsextraktion für Aufgaben optimiert.

Erfahre mehr über die Risiken der Nutzung von Plugins auf LLM-Plattformen.

Akustische Angriffe bedrohen die Datensicherheit, indem sie durch das Aufnehmen von Tastaturgeräuschen Informationen sammeln.

Ein Protokoll für datenschutzfreundliche Linkvorhersage in verteilten Graphen vorstellen.

Untersuchen, wie Angreifer grosse Sprachmodelle für Wissensabzug ausnutzen.

Eine neue Methode schützt sensible Daten während des Trainings von Machine Learning.

DFedADMM und DFedADMM-SAM verbessern das Modelltraining und sorgen gleichzeitig für Datenschutz.

Fed-LSAE steigert die Sicherheit im föderierten Lernen und wehrt Vergiftungsangriffe ab.

Ein neues Toolset für sichere Datenanalyse, ohne die Privatsphäre der Nutzer zu gefährden.

NOMA bringt einzigartige Sicherheitsrisiken mit sich, weil mehrere Nutzer sich gemeinsame Kanäle teilen.

Diese Studie untersucht sichere Kommunikationsmethoden im IIoT mit NOMA-Techniken.

Wissen-Sanitierung hilft, sensible Informationen in Sprachmodellen zu schützen.

Studie untersucht benutzerfreundliche Aspekte beliebter Differential Privacy-Tools.

Ein Blick auf Edge ML und seine Rolle bei der Erkennung menschlicher Aktivitäten.

Die Rolle von KI bei der Transformation des Netzwerkmanagements für fortschrittliche drahtlose Technologien.

Eine neue Methode verbessert Federated Learning, indem sie mit Störungen und Unterschieden zwischen Geräten umgeht.

Ein neues Protokoll sorgt für Privatsphäre bei Berechnungen mit SN P-Systemen.

Hier ist PFL-GAN: eine massgeschneiderte Lösung für die Variabilität von Kunden im föderierten Lernen.

Ein neuer Ansatz verbessert das föderierte Lernen für unterschiedliche Kundendaten.