Explorer des technologies de préservation de la vie privée dans l'analyse d'images médicales.
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La science de pointe expliquée simplement
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Explorer des techniques pour analyser des données tout en préservant la vie privée et en garantissant l'exactitude.
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Ce travail améliore la vie privée dans la diffusion de graphes tout en gardant l'utilité des données.
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Apprends comment la confidentialité différentielle protège les données individuelles tout en permettant une analyse utile.
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Lomas permet un accès sécurisé aux données publiques pour la recherche sans compromettre la vie privée.
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Cet article présente une méthode pour protéger les données personnelles dans les systèmes d'apprentissage automatique.
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De nouvelles méthodes révèlent des menaces sérieuses pour la vie privée dues au partage de données de localisation.
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De nouvelles méthodes génèrent des données synthétiques pour protéger la vie privée dans des scénarios de collaboration.
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Une nouvelle approche des boxplots garantit la confidentialité des données tout en gardant une analyse pertinente.
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Cet article parle de la création de tests d'hypothèses fiables malgré la corruption des données.
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Examiner la relation entre les techniques de confidentialité et les biais dans les modèles de langage.
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De nouvelles méthodes améliorent la confidentialité et la cohérence en utilisant des collocations dans les données linguistiques.
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Une nouvelle méthode pour réécrire du texte qui garantit la vie privée tout en gardant le sens.
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Cette étude évalue des modèles avancés pour générer de fausses données de voyage et leurs applications pratiques.
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Une méthode pour estimer les adhésions à une communauté tout en protégeant la vie privée des individus.
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Les villes obtiennent des données de transport essentielles tout en s'attaquant aux préoccupations de confidentialité.
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Examiner l'efficacité de la confidentialité différentielle pour protéger les identités individuelles dans les données du SOEP.
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Créer des systèmes qui favorisent l'honnêteté entre les utilisateurs dans différentes interactions numériques.
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Cette recherche parle du rôle de l'apprentissage fédéré pour protéger la vie privée pendant l'analyse des données.
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Nouvelles méthodes pour les tests statistiques tout en protégeant la vie privée des données grâce à l'apprentissage fédéré.
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Explorer les défis et les avancées pour protéger les données sensibles tout en gardant leur utilité.
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Les techniques basées sur les données doivent protéger la vie privée tout en identifiant les meilleures options.
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Le défi de combiner la confidentialité différentielle avec des algorithmes sublinéaires dans l'analyse de données.
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Un aperçu de l'apprentissage fédéré combinant la confidentialité différentielle et la blockchain pour la sécurité des données.
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Un nouveau modèle améliore la confidentialité des données tout en renforçant la précision de l'apprentissage machine.
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Une nouvelle méthode pour comparer les mécanismes de confidentialité dans l'apprentissage machine.
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Une nouvelle méthode améliore la confidentialité lors de l'entraînement de modèles d'apprentissage profond.
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Cet article parle des méthodes pour garder les processus de prise de décision des agents privés.
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L'apprentissage fédéré améliore l'imagerie médicale tout en protégeant les données des patients.
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Examiner la confidentialité différentielle et la régression NTK pour protéger les données des utilisateurs dans l'IA.
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Un regard de plus près sur les risques de divulgation dans les données synthétiques et la protection de la vie privée.
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Explorer la confidentialité différentielle pour protéger les infos sensibles dans les applis IA.
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Examiner le rôle de la robustesse dans l'estimation de distributions inconnues à partir d'échantillons.
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PUFFLE propose une solution pour les défis de confidentialité, d'utilité et d'équité dans l'apprentissage automatique.
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Cette méthode améliore la vie privée tout en augmentant la précision du modèle en IA.
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Une étude sur l'équilibre entre l'apprentissage par transfert et la vie privée individuelle dans l'utilisation des données.
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Ce document parle du mécanisme de Poisson pour préserver la vie privée dans la synthèse de données.
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Examiner les risques de confidentialité dans les explications de modèle et les stratégies pour améliorer la sécurité.
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Explorer la confidentialité différentielle locale quantique pour protéger les données quantiques.
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De nouvelles méthodes améliorent la confidentialité et la communication dans l'apprentissage fédéré.
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