Derniers articles pour La vie privée différentielle

Une méthode pour estimer les adhésions à une communauté tout en protégeant la vie privée des individus.

Les villes obtiennent des données de transport essentielles tout en s'attaquant aux préoccupations de confidentialité.

Examiner l'efficacité de la confidentialité différentielle pour protéger les identités individuelles dans les données du SOEP.

Créer des systèmes qui favorisent l'honnêteté entre les utilisateurs dans différentes interactions numériques.

Cette recherche parle du rôle de l'apprentissage fédéré pour protéger la vie privée pendant l'analyse des données.

Nouvelles méthodes pour les tests statistiques tout en protégeant la vie privée des données grâce à l'apprentissage fédéré.

Explorer les défis et les avancées pour protéger les données sensibles tout en gardant leur utilité.

Les techniques basées sur les données doivent protéger la vie privée tout en identifiant les meilleures options.

Le défi de combiner la confidentialité différentielle avec des algorithmes sublinéaires dans l'analyse de données.

Un aperçu de l'apprentissage fédéré combinant la confidentialité différentielle et la blockchain pour la sécurité des données.

Un nouveau modèle améliore la confidentialité des données tout en renforçant la précision de l'apprentissage machine.

Une nouvelle méthode pour comparer les mécanismes de confidentialité dans l'apprentissage machine.

Une nouvelle méthode améliore la confidentialité lors de l'entraînement de modèles d'apprentissage profond.

Cet article parle des méthodes pour garder les processus de prise de décision des agents privés.

L'apprentissage fédéré améliore l'imagerie médicale tout en protégeant les données des patients.

Examiner la confidentialité différentielle et la régression NTK pour protéger les données des utilisateurs dans l'IA.

Un regard de plus près sur les risques de divulgation dans les données synthétiques et la protection de la vie privée.

Explorer la confidentialité différentielle pour protéger les infos sensibles dans les applis IA.

Examiner le rôle de la robustesse dans l'estimation de distributions inconnues à partir d'échantillons.

PUFFLE propose une solution pour les défis de confidentialité, d'utilité et d'équité dans l'apprentissage automatique.

Cette méthode améliore la vie privée tout en augmentant la précision du modèle en IA.

Une étude sur l'équilibre entre l'apprentissage par transfert et la vie privée individuelle dans l'utilisation des données.

Ce document parle du mécanisme de Poisson pour préserver la vie privée dans la synthèse de données.

Examiner les risques de confidentialité dans les explications de modèle et les stratégies pour améliorer la sécurité.

Explorer la confidentialité différentielle locale quantique pour protéger les données quantiques.

De nouvelles méthodes améliorent la confidentialité et la communication dans l'apprentissage fédéré.

Examiner la vie privée différentielle dans le traitement du langage naturel pour une meilleure protection des données.

Defogger propose de nouvelles stratégies pour explorer des données sensibles tout en assurant la vie privée.

Cet article parle des méthodes d'apprentissage fédéré et de leur impact sur la vie privée et l'utilité des modèles.

Une nouvelle méthode s'attaque aux défis de la vie privée pour estimer les U-statistiques avec précision.

Une nouvelle méthode pour l'estimation de densité respectueuse de la vie privée en utilisant le décodage de liste stable.

Examiner les préoccupations de confidentialité avec la communication orientée tâche dans la future technologie 6G.

Une nouvelle méthode améliore la confidentialité des images faciales tout en gardant la qualité.

Une nouvelle méthode améliore la détection de fraude tout en garantissant la confidentialité des données.

Un nouvel algorithme améliore la vie privée et l'efficacité dans l'apprentissage fédéré en utilisant des méthodes d'ordre supérieur.

Explorer l'intersection de la vie privée des données et des méthodes d'apprentissage continu.

FedLog améliore l'apprentissage fédéré avec une communication efficace et la protection des données.

La recherche explore comment estimer des statistiques tout en respectant les besoins de confidentialité des utilisateurs.

Examen de la confidentialité différentielle dans les données de transport spatiotemporelles pour protéger les utilisateurs.

Une nouvelle méthode améliore le calcul des ellipsoïdes de John tout en protégeant les données sensibles.