Un aperçu des attaques par inférence d'adhésion et de leur pertinence en matière de confidentialité des données.
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La science de pointe expliquée simplement
Un aperçu des attaques par inférence d'adhésion et de leur pertinence en matière de confidentialité des données.
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Des chercheurs proposent une approche économique pour gérer les risques de confidentialité dans les grands modèles de langage.
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Explorer les attaques d'inférence d'adhésion pour protéger la vie privée des données dans les modèles avancés.
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Une façon rentable d'évaluer les risques de confidentialité dans les modèles d'apprentissage automatique.
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Des recherches montrent que les SNN pourraient améliorer la confidentialité des données par rapport aux modèles traditionnels.
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Les méthodes PEFT améliorent les modèles de langage tout en protégeant les données privées.
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Explore comment la régularisation L2 peut améliorer la confidentialité dans les modèles d'IA.
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Découvrez des techniques pour équilibrer la vie privée et l'équité dans les modèles d'apprentissage automatique.
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Explorer comment les attaques par inférence d'appartenance révèlent les risques de données sensibles dans les modèles d'IA.
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Découvrez les risques des attaques par inférence d'adhésion dans l'apprentissage décentralisé.
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