Neuste Artikel für Datenschutz

Künstliche Daten bieten kostengünstige Lösungen und sorgen gleichzeitig für Datenschutz und weniger Vorurteile.

Ein neues Framework, das Online-Identitäten schützt und dabei die Klarheit der Nachrichten bewahrt.

Lern, wie zufällige Projektionen helfen, komplexe Beziehungen in grossen Datensätzen zu analysieren.

Ein neuer Ansatz, um sicherzustellen, dass Sprachmodelle mit sensiblen Daten sicher umgehen.

Ein frischer Ansatz, um sensible Graphdaten online sicher zu halten.

Eine fortschrittliche Methode zur Frequenzschätzung unter Wahrung der Datensicherheit.

Neue Algorithmen verbessern die Privatsphäre und Genauigkeit bei der Berechnung des geometrischen Medians.

Die Kombination traditioneller Clusterverfahren mit Datenschutz durch differentielle Privatsphäre.

Neue Methoden zum Schutz der Datensicherheit in Cloud-Computing-Umgebungen.

Ein neuer Ansatz zur Gewährleistung der Privatsphäre bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung der Textnutzbarkeit in NLP-Modellen.

Forscher schauen sich Methoden an, um sensible Informationen in Textklassifizierungsmodellen zu sichern.

SlerpFace bietet besseren Schutz für Gesichtsvorlagen gegen Datenschutzbedrohungen.

Ein System erzeugt synthetische menschliche Bewegungswege, um Sicherheitsmassnahmen zu verbessern und gleichzeitig die Privatsphäre zu schützen.

Diese Forschung behandelt die Rolle von föderiertem Lernen beim Schutz der Privatsphäre während der Datenanalyse.

ACME hilft Asylsuchenden in Europa mit rechtlicher Unterstützung bei Schutzanträgen.

In diesem Artikel geht's darum, wie man die Entscheidungsprozesse von Agenten privat halten kann.

Die Privatsphäre der Käufer zu schützen ist super wichtig, während die Datenmärkte wachsen.

Eine Studie über die Balance zwischen Transferlernen und individueller Privatsphäre bei der Datennutzung.

Innovative Techniken schützen sensible Sprachdaten und sorgen gleichzeitig für eine genaue Verarbeitung.

Neue Methoden verbessern den Datenschutz und erhalten gleichzeitig den Sprachinhalt und die Emotionen.

Eine neue Methode verbessert die Privatsphäre von Gesichtsaufnahmen und behält dabei die Qualität.

Forschung untersucht, wie man Statistiken schätzen kann, während man die Datenschutzbedürfnisse der Nutzer respektiert.

Personalausweise sollen das Vertrauen online stärken und gleichzeitig die Privatsphäre der Nutzer schützen.

Dieser Artikel behandelt, wie man Pre-Training nutzen kann, um die Privatsphäre und Leistung im Federated Learning zu verbessern.

Eine Methode zur Berechnung von Durchschnittswerten, ohne die Privatsphäre individueller Daten zu gefährden.

Dieser Artikel behandelt die Wiederherstellung von Wahrscheinlichkeitsverteilungen aus verrauschten Messungen mithilfe von Chebyshev-Polynomen.

Ein Blick auf föderierte Analysen und Datenschutztechnologien für sensible Daten.

Eine neue Kompressionsmethode verbessert die Effizienz bei der Abfrage privater Daten.

Ein Framework vorstellen, um drahtlose Netzwerke gegen neue Bedrohungen abzusichern.

Bessere Prompts verbessern die Qualität der synthetisch generierten Tabellendaten von LLMs.

Entdecke Methoden, um die Kommunikation in verteilten Systemen vor Abhörern zu schützen.

CI-Bench bewertet die Fähigkeit von KI-Assistenten, Benutzerinformationen effektiv zu schützen.

Die Bedeutung beizubehalten, während man Daten verändert, ist entscheidend für Privatsphäre und Genauigkeit.

PrivaMatch sorgt dafür, dass die Privatsphäre gewahrt bleibt, während DNA in Strafuntersuchungen abgeglichen wird.

Ein dreistufiges Verfahren für sicheres Teilen von Daten bei gleichzeitiger Wahrung der Privatsphäre.

Ein Rahmen, der kausale Analyse und individuelle Privatsphäre ausbalanciert.

Ein Blick auf das Gleichgewicht zwischen Privatsphäre und Funktionalität in robotischen Systemen.

Ein Blick darauf, wie Forscher die Privatsphäre in Umfragedaten schützen, während sie Erkenntnisse teilen.

Ein neues Framework verbessert die sichere Berechnung für Transformer und sorgt für Privatsphäre und Effizienz.

Innovative Methoden sorgen dafür, dass die Privatsphäre gewahrt bleibt, während realistische synthetische Daten erzeugt werden.