Neuste Artikel für Datenschutz

Datenprivatsphäre im Cloud-Speicher durch effiziente Verschlüsselungslösungen verbessern.

Analyse von Seitenkanalangriffen auf energieeffiziente Geräte.

Neue Methoden verbessern die sichere Schlüsselerzeugung und Übertragungsdistanz.

Diese Studie betrachtet Methoden zur Generierung synthetischer Daten für die Gesundheitsforschung, wobei der Fokus auf Datenschutz und Qualität liegt.

Begrenzte Metriken verbessern die Datensicherheit und behalten gleichzeitig die Nützlichkeit für die Analyse bei.

Ein Blick auf den Einfluss von föderiertem Lernen auf Privatsphäre und Fairness.

Dieses Verfahren analysiert medizinische Bilder, während die Identität der Patienten geschützt bleibt.

WeiAvg verbessert das föderierte Lernen, indem es die Datenvielfalt priorisiert und gleichzeitig die Privatsphäre schützt.

Die Schwachstellen in grossen Sprachmodellen untersuchen und Strategien für besseren Schutz entwickeln.

Ein Blick darauf, wie die Quantenkommunikation klassische Methoden bei Mehrparteienberechnungen übertrifft.

Neue Methoden schützen sensible Informationen in Eingaben für Sprachmodelle.

Eine neue Methode verbessert den Datenschutz bei Entscheidungsbäumen, ohne die Genauigkeit zu opfern.

Einsatz von synthetischen Bildern zur Verbesserung der Ultraschallanalyse und -schulung.

Ein neues Tool hilft Entwicklern, klare Datenschutzerklärungen für mobile Anwendungen zu erstellen.

Lern, wie Local SGD die Effizienz beim Modeltraining und die Datensicherheit verbessert.

Untersuchen, wie Chatbots mit sensiblen Informationen und Datenschutzfragen umgehen.

Ein neues System vereinfacht die Anmerkungen zu Datenschutzrichtlinien für mehr öffentliche Awareness.

Die Balance zwischen Datenschutzbedenken und dem Bedürfnis nach effektiver Datenanalyse finden.

Diese Studie untersucht den Kompromiss zwischen Fairness und Privatsphäre in Sprachmodellen.

Eine neue Methode, die MPC nutzt, um Daten zu sichern und gleichzeitig genaue Informationen zu identifizieren.

Synthetische Bilder bieten neue Lösungen für medizinisches Training und den Datenschutz der Patienten.

Dieser Artikel untersucht die Datenschutzimplikationen von Gaussian Process Regression im Machine Learning.

FairDP bietet eine Lösung, um Privatsphäre und Fairness in maschinellen Lernsystemen zu gewährleisten.

Ein neues Framework, das Geschwindigkeit und Privatsphäre bei der natürlichen Sprachgenerierung verbessert.

Eine Studie darüber, wie Diffusionsmodelle und GANs synthetische medizinische Bilder erzeugen.

Ein neues Framework verbessert die Effizienz und Privatsphäre von vertikalem föderierten Lernen mithilfe von Cloud-RAN-Technologie.

vFedSec bietet sichere, effiziente Schulungen für Machine-Learning-Modelle in föderierten Umgebungen an.

Ein Blick auf neue Kodierungsmethoden für besseren Datenschutz.

Bewertung von Datenschutzrisiken im Deep Learning gegen verschiedene Angriffe.

Die öffentliche Gesundheit reformieren, um besser auf zukünftige Gesundheitskrisen zu reagieren.

Ein neues Protokoll zum Schutz der Privatsphäre der Nutzer in 5G-Netz-Slicing.

PPA-AFL verbessert den Datenschutz beim kollaborativen maschinellen Lernen über Geräte hinweg.

Federated Learning und das Innere-Punkt-Verfahren für effektives Modelltraining erkunden.

Ein Rahmen, um personalisierte Policen mithilfe von Beobachtungsdaten zu entwickeln und dabei die Privatsphäre zu wahren.

Eine Methode für die sichere und effiziente Nutzung von LLMs, während die Privatsphäre der Nutzer geschützt wird.

KARD verbessert kleine Modelle, indem es externes Wissen integriert, um besser zu schlussfolgern.

Untersuchen, wie selektive Klassifikatoren Privatsphäre und Vorhersagegenauigkeit bewahren.

Untersuchen der Wechselwirkung von Kommunikationsmethoden und Privatsphäre in virtuellen Räumen.

Ein Blick darauf, wie differentielle Privatsphäre persönliche Informationen bei der Datenanalyse schützt.

Dieses Papier behandelt Methoden, um die Kommunikationseffizienz beim Split-Learning zu verbessern, ohne die Modellleistung zu beeinträchtigen.