Neuste Artikel für Datenschutz

Erfahre, wie Personalisierung die Videosuche für Nutzer verändert.

Ein Blick auf Score Forgetting Distillation und seinen Einfluss auf generative KI.

Die Vorteile und Herausforderungen von KI-Begleitern, die Benutzerinteraktionen speichern.

Lerne, wie differenzielle Privatsphäre die Datenanalyse verbessert und dabei persönliche Informationen schützt.

Neue Methoden verbessern Sprachmodelle für die individuellen Nutzerpräferenzen.

Neue Methode MEOW geht das Vergessen sensibler Daten in LLMs an, ohne die Leistung zu verlieren.

Eine neue Methode kombiniert föderiertes Lernen und adversariales Training zur Erkennung von Insider-Bedrohungen.

Eine neue KI-gesteuerte Plattform will die Sicherheit im Gesundheitswesen verbessern.

In diesem Artikel geht's um datenschutzorientierte Methoden mit föderiertem Lernen und Deep Transfer Hashing.

Ein neuer Ansatz verbessert die Prozesse des föderierten Lernens für eine bessere Datenübertragung.

Erforschen, wie synthetische Daten den Datenschutz sichern und gleichzeitig den Zugang zur Forschung ermöglichen.

Eine neue Methode hilft Sprachmodellen, spezifische Informationen effektiv zu vergessen.

Dieser Artikel untersucht einen neuen Ansatz für sichere Public-Key-Verschlüsselung.

Die Kombination von föderiertem Lernen und Quanten-Technologie verspricht eine sicherere Datenverarbeitung in der KI.

Techniken zur Ausbalancierung der Datenverteilung im föderierten Lernen für bessere Modellleistung.

Dieser Artikel bespricht Methoden, um die Privatsphäre in Optimierungslösungen zu wahren.

Ein Blick auf Datenschutzbedenken in zentralisierten und dezentralisierten Lernsystemen.

Die Datenschutzprobleme bei Federated Learning und Gradienteninversionsangriffen untersuchen.

Innovative Methoden schützen die Privatsphäre der Patienten und fördern gleichzeitig die Zusammenarbeit in der medizinischen Forschung.

Die Fallstricke beim Überdimensionieren von KI-Modellen ohne Not anschauen.

Dieser Ansatz verbessert die Effizienz beim Trainieren von Modellen mit grossen Grafdaten und schützt dabei die Privatsphäre.

WAFeL verbessert die Gerätezusammenarbeit im föderierten Lernen und steigert gleichzeitig die Effizienz.

Das Balancieren von Privatsphäre und Performance in KI durch innovative Unlearning-Techniken.

Ein Blick auf die Datenschutzprobleme im Android Automotive OS.

Matrixfaktorisierungsmethoden in Daten erkunden, die über Clients verteilt sind.

Dieses Framework macht das Verstehen von Datenschutzrichtlinien einfacher, indem es KI-Technologie nutzt.

CFVNet verbessert die Genauigkeit und Sicherheit der Fingervenenerkennung durch innovative Techniken.

Eine Methode, um die Privatsphäre in MIMO ISAC-Systemen gegen potenzielle Bedrohungen zu verbessern.

Ein Blick auf hierarchisches föderiertes Lernen und seine Vorteile für den Datenschutz von Geräten.

Eine neue Methode verbessert das föderierte Lernen, indem sie den Datentransfer und den Energieverbrauch reduziert.

Ein neuer Ansatz nutzt synthetische Daten, um die Schmerzerkennung in Videos zu verbessern.

Dieses Papier behandelt Methoden zur Anonymisierung von Netzwerken, während die Datenverwendbarkeit erhalten bleibt.

Die Wichtigkeit von Verantwortung in Softwaresystemen, die soziale und rechtliche Ergebnisse beeinflussen, erkunden.

Eine neue Methode verbessert die Gradientenabschätzung und schützt dabei die Datenprivatsphäre im föderierten Lernen.

Dieser Benchmark bewertet Datenschutzbedrohungen und Abwehrmechanismen in NLP-Modellen.

Dieser Artikel beschäftigt sich damit, Datenmissbrauch in Text-zu-Bild-Modellen zu identifizieren.

Eine neue Methode schützt die Privatsphäre, während sie maximale Werte in verteilten Netzwerken findet.

Selektive Verschlüsselung verbessert die Privatsphäre und hält gleichzeitig die Modellleistung im kollaborativen Lernen aufrecht.

Eine neue Methode bringt Personalisierung und Privatsphäre im föderierten Lernen in Einklang.

Ein Rahmenwerk für sicheres Training von Machine-Learning-Modellen.