Igor Shilov

Des chercheurs testent des pièges à droits d'auteur pour détecter l'entraînement des IA sur du contenu protégé.

Explorer les pièges de droit d'auteur flous comme méthode pour les créateurs de contenu de suivre l'utilisation non autorisée.

Cet article explore des stratégies pour protéger la vie privée des individus dans le machine learning.

Une façon rentable d'évaluer les risques de confidentialité dans les modèles d'apprentissage automatique.

Les techniques de filigrane protègent les droits des artistes dans la génération de musique avec l'IA.