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Une nouvelle méthode allie explicabilité et confidentialité dans le clustering pour de meilleures analyses de données.

Une étude sur la préservation de la vie privée tout en analysant des données sensibles en utilisant des techniques de confidentialité différentielle.

De nouveaux algorithmes améliorent la confidentialité et la précision dans les calculs de médiane géométrique.

Une méthode qui combine la SGD et des techniques de confidentialité pour une analyse de données efficace.

Une étude sur les méthodes pour des données synthétiques sûres qui préservent la vie privée et restent utiles.

Examine comment les algorithmes peuvent protéger la vie privée tout en optimisant les décisions dans la médecine personnalisée.

Un nouveau cadre pour analyser les flux de données tout en garantissant la confidentialité des utilisateurs.

Analyse de la confidentialité des données à travers l'inférence bayésienne avec des contraintes.

S'attaquer aux problèmes de surapprentissage et de confidentialité dans les ensembles de données évolutifs.

Cet article parle d'une nouvelle méthode pour améliorer la robustesse contre les attaques adversariales dans la classification d'images.

Mélanger des méthodes de clustering traditionnelles avec des protections de la vie privée en utilisant la confidentialité différentielle.

Une méthode pour garder la vie privée tout en partageant des statistiques sur le trafic urbain.

LDMeta améliore la confidentialité et l'efficacité des méthodes d'apprentissage distribué.

Cet article explore comment la confidentialité différentielle protège les données ECG dans le secteur de la santé.

Cet article explore des stratégies pour protéger la vie privée des individus dans le machine learning.

Une nouvelle méthode pour estimer la densité des arêtes dans des graphes aléatoires tout en garantissant la vie privée.

Explorer des technologies de préservation de la vie privée dans l'analyse d'images médicales.

Explorer des techniques pour analyser des données tout en préservant la vie privée et en garantissant l'exactitude.

Ce travail améliore la vie privée dans la diffusion de graphes tout en gardant l'utilité des données.

Apprends comment la confidentialité différentielle protège les données individuelles tout en permettant une analyse utile.

Lomas permet un accès sécurisé aux données publiques pour la recherche sans compromettre la vie privée.

Cet article présente une méthode pour protéger les données personnelles dans les systèmes d'apprentissage automatique.

De nouvelles méthodes révèlent des menaces sérieuses pour la vie privée dues au partage de données de localisation.

De nouvelles méthodes génèrent des données synthétiques pour protéger la vie privée dans des scénarios de collaboration.

Une nouvelle approche des boxplots garantit la confidentialité des données tout en gardant une analyse pertinente.

Cet article parle de la création de tests d'hypothèses fiables malgré la corruption des données.

Examiner la relation entre les techniques de confidentialité et les biais dans les modèles de langage.

De nouvelles méthodes améliorent la confidentialité et la cohérence en utilisant des collocations dans les données linguistiques.

Une nouvelle méthode pour réécrire du texte qui garantit la vie privée tout en gardant le sens.

Cette étude évalue des modèles avancés pour générer de fausses données de voyage et leurs applications pratiques.

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.