Examiner des modèles génératifs pour des données d'expression génique synthétiques tout en garantissant la vie privée des patients.
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La science de pointe expliquée simplement
Examiner des modèles génératifs pour des données d'expression génique synthétiques tout en garantissant la vie privée des patients.
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Explorer comment la Confidentialité Différentielle protège les données personnelles tout en offrant des informations précieuses.
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De nouvelles méthodes améliorent la vie privée dans l'apprentissage automatique en perfectionnant les mécanismes de sélection privée.
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Examiner la relation entre les lois sur la protection des données et les pratiques d'apprentissage automatique.
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Une nouvelle méthode basée sur l'audio estime la taille des foules sans empiéter sur la vie privée.
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Une méthode pour réaliser des tests bayésiens tout en protégeant la vie privée des individus.
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Explorer des méthodes pour protéger les données personnelles dans un monde axé sur l'information.
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Un aperçu de comment les algorithmes de marche aléatoire améliorent la vie privée dans l'apprentissage décentralisé.
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Cet article couvre des méthodes pour estimer les vitesses des bus tout en protégeant la vie privée.
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Combiner l'apprentissage fédéré avec des techniques de confidentialité protège les données sensibles tout en entraînant des modèles.
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Explorer l'équilibre entre la vie privée et l'efficacité d'apprentissage en machine learning.
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Des chercheurs trouvent des moyens de protéger des données sensibles dans des environnements d'agents coopératifs.
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Un aperçu des attaques de reconstruction et de leur impact sur la vie privée des données dans l'apprentissage automatique.
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De nouvelles méthodes améliorent la vie privée et la précision dans les environnements informatiques sécurisés.
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Aborder les préoccupations en matière de confidentialité dans les systèmes qui gèrent des données sensibles.
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Adressez les préoccupations en matière de confidentialité dans l'apprentissage automatique avec des techniques efficaces.
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S'attaquer au défi de la vie privée dans la prise de décision basée sur les données pour la santé.
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Explorer comment des tailles de lots plus grandes améliorent la confidentialité différentielle en apprentissage automatique.
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Examiner les défis de la confidentialité différentielle dans les systèmes d'apprentissage en ligne.
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Exploration des méthodes de confidentialité différentielle locale pour une analyse de graphes sécurisée.
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Explorer des méthodes de confidentialité différentielle dans l'apprentissage par renforcement pour protéger les données sensibles.
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Discuter de la vie privée et de l'équité dans l'apprentissage automatique à travers la vie privée différentielle et le risque du pire groupe.
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De nouveaux algorithmes améliorent la confidentialité et la précision dans les scénarios de données rares.
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Un aperçu de comment l'analyse de données peut préserver la vie privée des individus.
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Examiner les dangers de la vie privée dans l'apprentissage fédéré et les grands modèles de langage.
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Une nouvelle méthode améliore les prévisions de charge énergétique tout en garantissant la confidentialité des données.
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Une nouvelle approche améliore la précision de l'apprentissage automatique tout en garantissant la confidentialité des données.
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Une nouvelle approche de la représentation des images avec confidentialité différentielle grâce au sous-titrage.
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Explorer des méthodes pour partager des infos en toute sécurité dans les discussions de groupe.
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Cet article parle des solutions de confidentialité pour les problèmes de Max Cover et Set Cover.
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De nouveaux mécanismes renforcent la vie privée tout en préservant l'utilité des données dans l'apprentissage automatique.
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Des algorithmes innovants utilisent des données publiques pour protéger la vie privée dans l'analyse des données.
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Cette recherche révèle des menaces pour la vie privée dans des modèles de sujets plus simples comme LDA.
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Cet article parle des méthodes de confidentialité pour les données tabulaires dans les grands modèles de langage.
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Explorer les récents aperçus sur les données synthétiques et les défis en matière de confidentialité.
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Un nouveau mécanisme améliore la génération de données synthétiques tout en protégeant la vie privée des individus.
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Examiner l'impact des données a priori sur la confidentialité différentielle dans les attaques de reconstruction d'image.
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De nouvelles méthodes visent à améliorer la suppression des données dans les modèles de langue tout en préservant leurs performances.
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Une nouvelle méthode pour une localisation sécurisée sans compromettre les données sensibles.
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De nouvelles méthodes protègent les données personnelles dans la génération d'images.
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