Examiner le potentiel et les défis de l'apprentissage fédéré en matière de protection de la vie privée.
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La science de pointe expliquée simplement
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Une méthode pour améliorer la génération d'images tout en protégeant la vie privée en utilisant des jeux de données publics.
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Apprends des méthodes essentielles pour protéger les données des utilisateurs tout en gardant leur utilité.
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Découvrez comment le PPSR protège la confidentialité des données dans les tâches de régression symbolique.
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De nouvelles défenses visent à protéger les modèles d'apprentissage automatique contre les attaques de données nuisibles.
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Examiner les défis et les opportunités de la confidentialité différentielle dans l'analyse de données.
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La génération de données synthétiques améliore la confidentialité tout en permettant une analyse de données précieuse.
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Explorer une nouvelle méthode pour protéger la vie privée dans la recherche causale tout en gardant de l'exactitude.
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Examiner comment les méthodes de données de recensement affectent la précision de la planification scolaire.
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Explorer le modèle de mélange imparfait pour une meilleure protection des données.
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Nouvelles statistiques détaillées des pages vues Wikipédia publiées en utilisant des mesures de confidentialité.
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Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage automatique pour l'imagerie médicale tout en protégeant la vie privée des patients.
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Cet article parle de l'oubli machine et de son lien avec la confidentialité différentielle.
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Découvrez comment la confidentialité différentielle locale protège les données des utilisateurs tout en permettant l'analyse.
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De nouvelles méthodes améliorent la vie privée de l'apprentissage fédéré et sa défense contre les attaques.
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Cet article parle des méthodes pour protéger les données des utilisateurs dans les systèmes de recommandation.
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Ce boulot parle de la génération de données synthétiques en utilisant la confidentialité différentielle pour les études économiques.
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Un nouveau cadre assure que les réponses basées sur des données synthétiques sont fiables pour la recherche.
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Un cadre pour améliorer la vie privée dans les systèmes de recommandation tout en garantissant des suggestions précises.
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Une étude sur comment trouver la meilleure option tout en garantissant la confidentialité des données.
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Cette méthode améliore les recommandations tout en protégeant la vie privée des données des utilisateurs.
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Explorer les méthodes de confidentialité différentielle pour des insights de données sécurisées.
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Une étude sur l'apprentissage des mélanges gaussiens tout en protégeant la vie privée des données individuelles.
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Cet article parle d'un cadre pour gérer la vie privée dans des scénarios avec plusieurs analystes.
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Un nouvel ensemble d'outils pour une analyse de données sécurisée sans compromettre la vie privée des utilisateurs.
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Une étude examine les aspects conviviaux des outils de confidentialité différentielle populaires.
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La confidentialité différentielle protège les données personnelles pendant l'analyse, en s'assurant de la vie privée de chacun.
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SHIELD combine l'analyse génétique avec des protections de la vie privée pour des recherches sécurisées.
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Cet article parle de comment les développeurs peuvent utiliser les PET pour améliorer la protection des données.
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DP-ZO équilibre la vie privée et la performance dans l'entraînement des modèles de langage.
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Une approche formelle pour identifier les violations de la vie privée dans les algorithmes de calcul quantique.
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Un nouvel algorithme améliore l'analyse de régression tout en priorisant la confidentialité des données.
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Un aperçu de comment la confidentialité différentielle protège la vie privée des données individuelles.
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Créer des données synthétiques aide les chercheurs à étudier le stress tout en protégeant les infos perso.
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Méthodes innovantes pour estimer les matrices de covariance tout en protégeant la vie privée des personnes.
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Un nouvel algorithme améliore l'analyse des données tout en protégeant la vie privée des individus.
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Une nouvelle méthode améliore la vie privée et la précision dans les modèles basés sur les données.
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Cet article parle de l'utilisation de données agrégées en machine learning tout en protégeant la vie privée.
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