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Une plongée dans les aspects clés et les défis de l'apprentissage fédéré décentralisé.

Évaluer les préoccupations éthiques et la sécurité publique dans l'utilisation de la technologie de reconnaissance faciale.

Un cadre pour évaluer les méthodes de synthèse de données pour la qualité et la vie privée.

Cet article parle des problèmes liés aux ensembles de données d'imagerie médicale sur des plateformes publiques.

Une méthode pour réaliser des tests bayésiens tout en protégeant la vie privée des individus.

Une nouvelle méthode améliore les LLMs en intégrant des connaissances externes pour de meilleures performances.

Examen des risques de vie privée et des solutions pour le suivi oculaire en réalité virtuelle.

Une nouvelle approche améliore la confidentialité pour partager des données multi-attributs de manière efficace.

De nouveaux outils évolutifs améliorent les évaluations de la santé menstruelle pour les adolescentes.

Examiner les avantages et les risques de la technologie moderne des capteurs.

Explorer les risques de confidentialité dans les réseaux de communication sans fil avancés d'ici 2030.

L'étude évalue la facilité d'utilisation des systèmes d'authentification par ondes cérébrales et mouvements oculaires.

Explorer des méthodes de confidentialité différentielle dans l'apprentissage par renforcement pour protéger les données sensibles.

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.

Une nouvelle méthode combine l'apprentissage fédéré et le calcul sécurisé pour protéger la vie privée des données de regard.

Examiner l'unlearning fédéré et ses défis en matière de confidentialité dans l'apprentissage automatique.

Explorer des méthodes pour partager des infos en toute sécurité dans les discussions de groupe.

Un aperçu de l'impact et du rapport sur les lettres de sécurité nationale aux États-Unis.

Apprends à protéger ta vie privée dans le cloud.

Un nouveau cadre améliore la vie privée dans les images générées par l'IA tout en garantissant l'efficacité.

Les réseaux 6G visent à transformer la connectivité et la gestion des données grâce à l'analyse fédérée.

Aperçus sur les préoccupations des parents concernant la sécurité et la vie privée des enfants en VR.

Explorer les principes et l'importance de l'utilisation éthique de l'IA.

Cet article examine les mesures de confidentialité dans l'informatique en nuage et le contrôle prédictif des modèles.

Explorer l'équilibre entre la compression des modèles et la confiance dans l'IA.

Les LLM vont améliorer la vie privée et les fonctionnalités sur les appareils mobiles.

Explorer des méthodes pour améliorer la confidentialité dans l'apprentissage décentralisé tout en gardant la performance.

Une nouvelle méthode cache des détails sensibles dans les vidéos de reconnaissance d'actions.

MinusFace offre une meilleure confidentialité tout en gardant une précision dans la reconnaissance faciale.

Examen des préoccupations éthiques des grands modèles de langage en médecine.

Une nouvelle méthode protège les préférences personnelles tout en permettant des classements utiles.

mmDiff améliore la précision de l'estimation de la pose humaine grâce à une technologie radar innovante.

Une méthode pour générer des données synthétiques en utilisant des réseaux bayésiens pour protéger la vie privée tout en permettant l'analyse.

Une nouvelle approche pour renforcer la vie privée dans l'IoT grâce à la conception matérielle.

Explore l'Unlearning de Gradient Stochastique Langevin pour la confidentialité des données dans l'apprentissage automatique.

Les données synthétiques promettent d'améliorer la recherche sur les patients adolescents atteints de cancer.

Une analyse de l'efficacité de l'API à équilibrer la vie privée des utilisateurs et les besoins en publicité.

WhatsApp Explorer aide les chercheurs à collecter des données de manière éthique tout en garantissant la vie privée des utilisateurs.

Une nouvelle approche pour améliorer les recommandations tout en gardant les données des utilisateurs privées.

Examen des préoccupations de confidentialité et des solutions pour les grands modèles de langage dans les données textuelles.