Derniers articles pour Vie privée

Une étude révèle que des préoccupations concernant la vie privée affectent la participation au recensement dans les logements subventionnés.

Une nouvelle approche améliore l'apprentissage fédéré en générant des données synthétiques tout en protégeant la vie privée.

Explorer l'importance de la sécurité des données dans les installations artistiques immersives.

Explorer l'importance de la sécurité et des retours utilisateurs dans les applis de paiement.

Analyser les vulnérabilités des LLMs à cause des données de préférence humaine.

Un nouveau cadre pour la communication entre agents axé sur la confidentialité et la cohérence.

Explorer les défis et les avancées pour protéger les données sensibles tout en gardant leur utilité.

Un nouveau cadre évalue les méthodes pour anonymiser les données biométriques afin d'améliorer la vie privée.

Une nouvelle méthode pour une déduplication de données efficace dans l'apprentissage fédéré.

Explorer la confidentialité différentielle au niveau des utilisateurs dans l'entraînement de grands modèles de langage.

Explorer les avantages de l'apprentissage fédéré pour la détection d'anomalies dans les réseaux IoT.

Un aperçu des défis et solutions liés à la confidentialité et à l’intégrité de l’apprentissage fédéré.

Les règlements guident l'utilisation sûre et équitable des technologies d'IA dans différents secteurs.

Ce document présente des méthodes pour améliorer les performances du modèle tout en garantissant la confidentialité des données.

Un aperçu de la génération de données synthétiques pour la mobilité urbaine et les défis de la vie privée.

De nouvelles méthodes garantissent la confidentialité dans la recherche sur les données génomiques.

De nouvelles méthodes améliorent la protection de la vie privée dans les grands modèles de langage.

Analyser les défis de la vie privée rencontrés par les travailleurs en télétravail.

Découvrez comment les données synthétiques aident les détaillants à protéger la vie privée des clients tout en obtenant des insights.

Explorer les risques de confidentialité liés aux données synthétiques et introduire l'Indice de Plagiat de Données.

Révéler comment les outils tiers peuvent compromettre la vie privée des utilisateurs.

Une étude révèle des risques surprenants à partager des données sensibles avec des chatbots.

Un nouveau cadre aborde l'équité, la vie privée, l'interprétabilité et les émissions dans l'IA.

Cette étude examine la confiance et l'utilisabilité des systèmes de vote électronique.

Explorer la confidentialité différentielle pour protéger les infos sensibles dans les applis IA.

Un ensemble de données solide pour entraîner des systèmes d'IA avancés basés sur le chat.

PUFFLE propose une solution pour les défis de confidentialité, d'utilité et d'équité dans l'apprentissage automatique.

Cette étude révèle de nouvelles méthodes pour reconstruire des données d'entraînement à partir d'images haute résolution.

Examiner les avantages et les dangers de l'IA dans notre technologie mobile quotidienne.

Cette méthode améliore la vie privée tout en augmentant la précision du modèle en IA.

Présentation d'un cadre qui équilibre la vie privée et la détection efficace des événements sociaux.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse sécurisée des données tout en protégeant la vie privée.

Un aperçu de l'approche du modèle de shuffle pour protéger la vie privée des données utilisateurs.

Un cadre pour le développement éthique de l'IA dans les systèmes de santé.

Cette étude examine les différences de confidentialité entre l'apprentissage fédéré décentralisé et centralisé.

Examiner les menaces à la vie privée liées aux connexions sociales dans les espaces numériques.

Un cadre renforce la sécurité des véhicules connectés tout en protégeant la vie privée des utilisateurs.

Des méthodes innovantes améliorent l'identification des sites web grâce à l'analyse du trafic réseau.

Une nouvelle méthode assure un appariement sécurisé des noms tout en protégeant les données sensibles.

OpenUAS donne un aperçu détaillé de l'utilisation des zones urbaines dans les grandes villes du Japon.