Neuste Artikel für Datenschutz

Neue Algorithmen verbessern die Modellleistung im föderierten Lernen durch effektives Client-Clustering.

Untersuchung der Übererfassung von Daten in den immer beliebter werdenden Unter-Apps von WeChat.

Ein neues Framework verbindet Datenschutz- und Robustheitstechniken für vertrauenswürdiges maschinelles Lernen.

Ein neuer Ansatz verbessert den Datenschutz und optimiert gleichzeitig die Leistung von kollaborativen Agenten.

Neue Methoden verbessern personalisiertes föderiertes Lernen und schützen gleichzeitig die Datensicherheit.

Lerne, wie Deep-Learning-Modelle verschlüsselte Bilder verarbeiten, während sie die Privatsphäre wahren.

Ein neuer Massstab für die Kombination von Datentypen bei gleichzeitiger Priorisierung der Privatsphäre der Nutzer.

Eine neue Methode schützt die persönliche Privatsphäre beim Teilen von Mobilitätsdaten in Krisensituationen.

Eine Studie über die Verbindung von fein abgestimmten Modellen zu ihren Basisversionen.

Fedstellar ermöglicht sicheres und effizientes Training von Machine-Learning-Modellen über Geräte hinweg.

Ein neues Framework verbessert das Lernen aus begrenzten Daten in föderierten Umgebungen.

Finanzinstitute suchen nach sicheren Wegen, um Daten zu teilen und gleichzeitig die Privatsphäre zu schützen.

HePCo verbessert das fortlaufende federierte Lernen und legt Wert auf Privatsphäre und Effizienz.

Entdecke, wie Edge-Lernen die IoT-Sicherheit und -Performance in modernen Netzwerken verbessert.

Die Nutzung von privaten und öffentlichen Daten verbessert das maschinelle Lernen und schützt dabei die Privatsphäre.

Dieser Artikel behandelt Techniken, um Genauigkeit und Privatsphäre in Machine-Learning-Modellen zu erreichen.

Erfahre, wie Cuckoo-Hashing die Datenspeicherung und Privatsphäre in kryptografischen Anwendungen verbessert.

Neue Techniken verbessern die Geschwindigkeit und Effizienz von verschlüsselten Berechnungen mit GPUs.

Ein neuer Benchmark namens FedNoisy hilft dabei, mit lauten Labels im föderierten Lernen umzugehen.

RQM verbessert die Privatsphäre im föderierten Lernen und erhält dabei die Effizienz des Modells.

Neuer Datensatz verbessert die Gewalt-Erkennung und schützt dabei die Privatsphäre mit DVS-Kameras.

Neue Ansichten helfen Code-Reviewern, persönliche Daten in Software effizient zu verwalten.

FDINet bietet einen neuen Schutz gegen Modellextraktionsangriffe in Cloud-basierten Diensten.

Über die wichtige Notwendigkeit von KI-Regulierung und deren Auswirkungen auf die Gesellschaft sprechen.

Neue Protokolle verbessern die Privatsphäre und die Integrität des Modells im föderierten Lernen.

MimiC verbessert das föderierte Lernen, indem es das Dropout-Problem angeht, um die Modellgenauigkeit zu erhöhen.

Ein genauerer Blick auf die Probleme mit dem RVL-CDIP Benchmark-Datensatz.

Die FLGo-Plattform vereinfacht das föderierte Lernen für Forscher mit flexiblen Werkzeugen.

Eine neue Methode verbessert die Niedrigdosis-CT-Bildgebung und schützt dabei die Patientendaten.

DOF-ID verbessert die Bedrohungserkennung, ohne die Datensicherheit zu gefährden.

Überprüfung der Schnittstelle von KI-Bilderzeugung und Urheberrechtsrisiken.

Ein neuer Algorithmus verbessert das dezentrale Lernen, während sich die Daten weiterentwickeln.

Ein neuer Ansatz verbessert die Abwehrkräfte in föderierten Lernsystemen gegen angreifende Attacken.

Untersuchen der Auswirkungen von föderiertem Lernen auf die Modellgeneralisierung und den Datenschutz.

SBNNs verbessern die Effizienz im maschinellen Lernen für ressourcenlimierte Geräte.

Ein Blick auf dezentrale Deep-Learning-Ansätze, die den Datenschutz in den Vordergrund stellen.

Die Balance zwischen Privatsphäre und Fairness in föderierten Lernmodellen untersuchen.

Eine neue Methode verbessert die Leistung des föderierten Lernens angesichts von Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes.

Ein neuer Algorithmus verbessert die Widerstandsfähigkeit des dezentralen Lernens gegen Angriffe.

Eine neue Methode verbessert die Klassifizierung von medizinischen Bildern und schützt dabei die Patientendaten.