Neuste Artikel für Datenschutz

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.

Ein tiefgehender Blick auf Face-Morphing-Angriffe und Erkennungsmethoden.

Ein Blick auf differential privat konvexe Optimierung zum Datenschutz im maschinellen Lernen.

Eine Studie über die Effektivität von Nachbarschaftsangriffen zur Enthüllung von Trainingsdaten.

Die Untersuchung des Konflikts zwischen Datenzugang und Vertraulichkeit in der Forschung.

Ein neues Framework für föderiertes Lernen passt sich an veränderte Daten an und schützt dabei die Privatsphäre.

Dieses Papier untersucht die Bedeutung von statistischer Ununterscheidbarkeit in Lernalgorithmen.

Untersuchung der Effektivität und Herausforderungen von unlernbare Datensätzen beim Schutz privater Informationen.

Föderiertes Lernen verbessert das Modelltraining und hält die Nutzerdaten privat.

Eine neue Methode sorgt dafür, dass die Privatsphäre bei der Sprachklassifizierung gewahrt bleibt, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.

Federated Learning nutzen, um die Sprachanalyse zur Parkinson-Diagnose über verschiedene Sprachen zu verbessern.

Neue Modelle verbessern die Luft-zu-Boden-Kommunikation mit föderiertem Lernen und generativen neuronalen Netzwerken.

Eine Methode zum Trainieren von Modellen, die die Datensicherheit schützt und gleichzeitig die Zusammenarbeit verbessert.

Ein neues Framework verbessert die Geschwindigkeit und Effizienz des föderierten Lernens und schützt dabei die Privatsphäre.

Die Balance zwischen Nutzerprivatsphäre und Entscheidungsfindung in KI mit Techniken der differentiellen Privatsphäre.

Ein neues Framework verbessert die Analyse von Fernerkundungsdaten und schützt gleichzeitig die Privatsphäre.

Dieser Artikel untersucht die Auswirkungen von Datenschutzmodellen auf die Überwachung von CO2-Werten in Smart Buildings.

Dieser Artikel untersucht Attributinferenzangriffe auf GNNs und deren Auswirkungen auf die Privatsphäre.

Dieser Artikel untersucht die Vorteile und Herausforderungen des dezentralen föderierten Lernens.

Die Kombination aus föderiertem Lernen und MIMO verbessert die Privatsphäre und Effizienz in drahtlosen Systemen.

Ein Blick darauf, wie man die Zuverlässigkeit in prüfbaren Datenstrukturen sicherstellt.

FedMSA verbessert das föderierte Lernen, indem es die Kommunikation und Effizienz im dezentralen Training optimiert.

Die Behandlung von Datenschutz und Genauigkeit in der Analyse synthetischer Daten durch Bayessche Inferenz.

Neue Methoden verbessern den Datenschutz, während sie die Bedeutung und Struktur desTexts beibehalten.

Neue Methoden verbessern die Genauigkeit der Gesichtserkennung und gehen gleichzeitig auf Datenschutzbedenken ein.

Ein neues System verbessert die Inhaltsübertragung in belebten Stadtgebieten.

Studie bewertet die Datenschutzrisiken von generativen Modellen beim Teilen medizinischer Daten.

Das Framework soll die Privatsphäre der Patienten beim Teilen von synthetischen medizinischen Daten schützen.

Das GPT-FL-Framework verbessert das föderierte Lernen, indem es synthetische Daten verwendet.

Eine Methode, um Daten aus Machine-Learning-Modellen zu entfernen und dabei die Privatsphäre zu wahren.

Eine neue Methode verbessert die Privatsphäre und Genauigkeit für hochdimensionale Daten.

Erforschung von datenschutzfreundlichem Lernen, während Kommunikationsprobleme im föderierten verstärkenden Lernen angegangen werden.

Eine Methode, um sensible Daten im maschinellen Lernen mithilfe von Informationsflusskontrolle zu sichern.

Dieser Artikel spricht über Risiken für den Datenschutz und Methoden zur Erkennung in föderiertem Lernen.

Ein Blick auf die Features, Vorteile und Herausforderungen von Web 3.0.