Derniers articles pour Vie privée

Améliorer les calculs matriciels en s'attaquant aux traînards et en renforçant la confidentialité.

Explorer les vulnérabilités et les stratégies de défense dans les systèmes de communication sémantique.

Cet article parle des méthodes pour protéger les données des utilisateurs dans les systèmes de recommandation.

Une méthode pour aborder les soucis de vie privée et d'équité dans l'apprentissage automatique.

Apprends comment les types de session garantissent une communication sûre dans les systèmes logiciels.

FedJudge propose une approche axée sur la confidentialité pour l'entraînement des modèles de langage juridique.

Une étude sur comment trouver la meilleure option tout en garantissant la confidentialité des données.

Une nouvelle approche pour l'estimation de la pose humaine qui met l'accent sur la vie privée et l'efficacité.

Présentation d'un protocole pour la prédiction de liens respectant la vie privée dans des graphes distribués.

Une nouvelle méthode détecte les pannes tout en protégeant les données des utilisateurs.

Examiner comment les utilisateurs gèrent leurs préoccupations en matière de vie privée avec des agents de conversation basés sur des LLM.

Un nouvel ensemble d'outils pour une analyse de données sécurisée sans compromettre la vie privée des utilisateurs.

La sanitisation des connaissances aide à protéger les infos sensibles dans les modèles de langage.

Une nouvelle approche améliore l'apprentissage fédéré pour des données clients variées.

Examinons le lien inquiétant entre la technologie IA et les systèmes de surveillance.

Une nouvelle approche des market makers améliore la vie privée des traders dans la finance décentralisée.

Cette étude examine comment le genre influence l'utilité, la vie privée et l'équité des biométries vocales.

Des systèmes de gestion des données efficaces peuvent améliorer les pratiques agricoles.

Explorer les préférences des patients pour le traitement du VIH dans les communautés et les cliniques au Malawi.

Une nouvelle méthode pour améliorer la communication dans FedRec tout en protégeant les données des utilisateurs.

De nouvelles métriques de teinte de peau visent à améliorer l'équité et la confidentialité dans les systèmes de reconnaissance faciale.

Brave offre de la vie privée et de la protection contre les menaces dans l'apprentissage fédéré entre pairs.

La technologie radar améliore les contrôles de santé à distance tout en garantissant la vie privée des utilisateurs.

Un aperçu de l'apprentissage fédéré et de l'apprentissage à l'oubli pour la protection des données.

Une étude sur les motifs sombres et leurs effets sur le comportement des utilisateurs.

Une méthode pour évaluer les traitements tout en protégeant la vie privée des individus.

Les méthodes de désapprentissage machine sont super importantes pour respecter les droits à la vie privée des données.

Une étude révèle des problèmes éthiques courants dans les avis sur les applis mobiles.

Une étude sur l'équilibre entre la vie privée et l'efficacité dans le traitement d'images médicales.

Examiner les défis éthiques dans les interfaces utilisateur conversationnelles pour de meilleures expériences utilisateur.

L'IA générative améliore la sécurité, la scalabilité et la vie privée des blockchains.

Des chercheurs bossent sur des données vocales synthétiques pour protéger la vie privée dans la reconnaissance vocale.

Cet article parle des risques de confidentialité et de sécurité dans les services d'IA basés sur le cloud.

Explorer des moyens d'améliorer la fiabilité des technologies d'intelligence artificielle distribuée.

Présentation d'un cadre flexible pour améliorer la recherche sur la confidentialité vocale.

Intégrer des modèles de base avec l'apprentissage fédéré présente à la fois des risques et des avantages.

Apprends comment des perturbations inoffensives protègent la vie privée dans l'apprentissage profond sans affecter la fonctionnalité des réseaux de neurones profonds.

Comprendre l'évolution et l'importance de l'identité auto-souveraine dans la communication digitale.

Un aperçu des risques de confidentialité et des défenses dans l'apprentissage fédéré vertical.

Explorer l'importance de l'IA décentralisée en matière de protection des données et de préoccupations éthiques.