Apprends comment les distances de chaînes peuvent aider à protéger la vie privée dans l'analyse de données sensibles.
Jerry Yao-Chieh Hu, Erzhi Liu, Han Liu
― 7 min lire
La science de pointe expliquée simplement
Apprends comment les distances de chaînes peuvent aider à protéger la vie privée dans l'analyse de données sensibles.
Jerry Yao-Chieh Hu, Erzhi Liu, Han Liu
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Les méthodes PEFT améliorent les modèles de langage tout en protégeant les données privées.
Olivia Ma, Jonathan Passerat-Palmbach, Dmitrii Usynin
― 9 min lire
L'audit de la vie privée est super important pour protéger les données perso à notre époque de l'info.
Shiming Wang, Liyao Xiang, Bowei Cheng
― 7 min lire
Un aperçu des méthodes de prédiction privées et de l'algorithme DaRRM.
Shuli Jiang, Qiuyi, Zhang
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Découvre comment le modèle de transformation linéaire protège la vie privée des données pendant l'analyse.
Jakob Burkhardt, Hannah Keller, Claudio Orlandi
― 8 min lire
Un aperçu de l'apprentissage fédéré et son rôle dans la protection des données.
Jingyang Li, T. Tony Cai, Dong Xia
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De nouvelles méthodes garantissent la protection de la vie privée des données tout en utilisant l'apprentissage automatique.
Sangyeon Yoon, Wonje Jeung, Albert No
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L'apprentissage fédéré révolutionne le machine learning tout en protégeant les données sensibles.
Shusen Yang, Fangyuan Zhao, Zihao Zhou
― 8 min lire
Découvrez comment les méthodes de confidentialité améliorent l'analyse des données sans compromettre les informations individuelles.
Hillary Yang
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Des méthodes innovantes garantissent la vie privée tout en générant des données synthétiques réalistes.
Tejumade Afonja, Hui-Po Wang, Raouf Kerkouche
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Découvrez comment les méthodes de protection de la vie privée protègent les données sensibles dans les grands modèles de langage.
Tatsuki Koga, Ruihan Wu, Kamalika Chaudhuri
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Cet article parle des défis de la protection de la vie privée des patients et de l'équité dans la technologie de la santé.
Ali Dadsetan, Dorsa Soleymani, Xijie Zeng
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Découvre comment l'Unlearning Fédéré améliore la confidentialité des données tout en entraînant des modèles d'IA.
Jianan Chen, Qin Hu, Fangtian Zhong
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Découvre des méthodes pour garder ta vie privée tout en garantissant l'équité dans la science des données.
Chunyang Liao, Deanna Needell, Alexander Xue
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Mayfly garde tes données privées tout en te donnant des infos utiles.
Christopher Bian, Albert Cheu, Stanislav Chiknavaryan
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Une nouvelle méthode protège les infos sensibles tout en permettant une analyse de données utile.
Rayne Holland, Seyit Camtepe, Chandra Thapa
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Les données synthétiques offrent un moyen sûr de partager des infos sur les patients pour la recherche.
Tim Adams, Colin Birkenbihl, Karen Otte
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Découvrez comment SPIDEr protège les infos perso tout en permettant l’utilisation des données.
Novoneel Chakraborty, Anshoo Tandon, Kailash Reddy
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Découvre comment les modèles d'apprentissage essaient d'améliorer la confidentialité à l'ère numérique.
Maryam Aliakbarpour, Konstantina Bairaktari, Adam Smith
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Découvrez des techniques pour équilibrer la vie privée et l'équité dans les modèles d'apprentissage automatique.
Ahmad Hassanpour, Amir Zarei, Khawla Mallat
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Un aperçu des données synthétiques et de leur rôle dans la vie privée.
Lucas Rosenblatt, Bill Howe, Julia Stoyanovich
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Découvre comment la vie privée différentielle protège les données personnelles pendant l'analyse.
Albert Cheu, Debanuj Nayak
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Apprends comment les codes et les algos de fingerprinting protègent tes données perso.
Xin Lyu, Kunal Talwar
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Explore comment la confidentialité différentielle aide à la prise de décision tout en protégeant les données individuelles.
Victor A. E. Farias, Felipe T. Brito, Cheryl Flynn
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Simplifier la vie avec la confidentialité différentielle pour mieux comprendre et l'utiliser.
Onyinye Dibia, Brad Stenger, Steven Baldasty
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Apprends à équilibrer la vie privée des données et les insights du machine learning.
Zijian Zhou, Xinyi Xu, Daniela Rus
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Un aperçu de l'apprentissage fédéré et son rôle dans la protection de la vie privée tout en améliorant la précision des données.
Tony Cai, Abhinav Chakraborty, Lasse Vuursteen
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Découvrez le défi de combiner la confidentialité et l'explicabilité dans des systèmes d'IA à enjeux élevés.
Supriya Manna, Niladri Sett
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