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Cet article parle de la récupération des distributions de probabilité à partir de mesures bruitées en utilisant des polynômes de Tchebychev.

De nouvelles méthodes améliorent la confidentialité dans le partage des données de consommation d'électricité tout en gardant leur utilité.

Explore l'approche de l'apprentissage fédéré pour la vie privée dans l'apprentissage automatique.

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Des chercheurs ont développé une technique pour protéger des mots importants dans des données textuelles.

Un aperçu de la confidentialité différentielle et de son rôle dans la protection des données individuelles tout en garantissant l'utilité.

Une nouvelle méthode améliore la performance des modèles tout en garantissant la confidentialité dans l'apprentissage profond.

De nouveaux algorithmes aident à protéger les données des participants tout en estimant les effets des traitements.

Les changements dans la confidentialité du recensement soulèvent des inquiétudes pour des processus de redécoupage équitables.

Cette recherche se concentre sur l'entraînement de ControlNet tout en protégeant les données des utilisateurs sur les appareils.

De nouveaux ensembles de données synthétiques améliorent l'apprentissage automatique dans la santé tout en protégeant la vie privée des patients.

Un nouveau protocole quantique améliore la vie privée dans le partage de données en utilisant le modèle de mélange.

L'apprentissage fédéré s'attaque aux problèmes de confidentialité des données dans des domaines sensibles.

Découvre comment le machine unlearning améliore la vie privée dans les modèles d'apprentissage automatique.

Un système pour estimer des histogrammes privés qui protège la vie privée des utilisateurs tout en fournissant des données précises.

Découvre des méthodes pour sécuriser la communication dans les systèmes distribués contre les écouteurs.

Découvre comment la vie privée différentielle améliore l'analyse de données tout en protégeant les infos perso.

Cet article parle des méthodes pour garder la vie privée dans les solutions d'optimisation.

Un aperçu des préoccupations liées à la vie privée dans les systèmes d'apprentissage centralisés et décentralisés.

Présentation d'un cadre pour une formation sécurisée des modèles d'apprentissage automatique.

Techniques pour protéger les données sensibles en apprentissage automatique.

Un cadre pour améliorer la confiance dans les LLMs tout en gérant des infos sensibles.

On explore des méthodes pour améliorer la vie privée dans l'analyse de Cox fédérée.

Un aperçu de comment la confidentialité différentielle protège les données individuelles dans un monde axé sur les données.

De nouvelles méthodes améliorent l'audit de l'utilisation des données dans les systèmes d'apprentissage fédéré.

Explorer le rôle de l'apprentissage fédéré dans l'amélioration de l'imagerie médicale tout en protégeant la vie privée des patients.

L'apprentissage fédéré offre une nouvelle façon de protéger les données tout en collaborant entre les appareils.

Cet article parle des méthodes pour partager des fonctions de distribution cumulatives en toute sécurité.

Présentation d'une méthode pour améliorer la vie privée sans sacrifier la précision du modèle.

Stratégies pour protéger les images contre la reconstruction non autorisée.

Cette recherche met en avant des méthodes innovantes pour la confidentialité dans l'apprentissage collaboratif des machines.

De nouveaux modèles améliorent la création de vidéos tout en garantissant la confidentialité, surtout dans le secteur de la santé.

Un cadre qui équilibre l'analyse causale et la vie privée des individus.

Explorer comment l'IA peut apprendre tout en gardant les données des utilisateurs privées.

L'apprentissage fédéré améliore l'imagerie médicale tout en protégeant la vie privée des patients.

Explorer les complexités de l'enseignement aux ordinateurs avec des données déséquilibrées et des soucis de vie privée.

Aborder la vie privée et l'équité dans l'apprentissage automatique grâce à des méthodes innovantes.

Un aperçu de l'équilibre entre la confidentialité et la fonctionnalité dans les systèmes robotiques.

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