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BISON propose un moyen de se connecter en toute sécurité tout en protégeant l'identité des utilisateurs.

Fantastyc améliore l'apprentissage fédéré grâce à la blockchain pour une meilleure vie privée et sécurité.

Une nouvelle méthode d'attaque soulève des inquiétudes sur la vie privée dans les modèles de compréhension de documents.

Un nouveau cadre améliore les recommandations tout en protégeant la vie privée des utilisateurs.

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

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Une nouvelle méthode améliore les systèmes de recommandation tout en protégeant la vie privée des utilisateurs.

Les systèmes de recommandation influencent l'expérience des utilisateurs mais font face à des préoccupations importantes concernant l'équité et la vie privée.

WavRx analyse la parole pour la santé tout en protégeant la vie privée, montrant des résultats diagnostiques prometteurs.

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

Une nouvelle méthode réduit les risques de confidentialité dans les applications de génération augmentée par la récupération.

Une nouvelle méthode suit l'utilisation d'énergie pour surveiller discrètement les personnes âgées.

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Crepe permet aux chercheurs de collecter des données d'écran mobile facilement.

FacePsy analyse les expressions faciales pour aider à reconnaître la dépression.

AUTOPRIV simplifie la protection des données pour les utilisateurs sans compétences techniques.

Apprends le rôle de la cryptographie dans la sécurisation des infos et la protection de la vie privée.

Une nouvelle méthode promet une effacement de données efficace tout en préservant la performance du modèle.

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Une approche novatrice combine l'analyse vocale avec la protection de la vie privée pour détecter la démence.

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Explorer des méthodes pour protéger la vie privée tout en partageant les données du réseau de manière efficace.

Cette étude examine les problèmes de confidentialité et les méthodes de protection pour les classificateurs IA.

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Un nouveau cadre améliore l'apprentissage fédéré tout en garantissant la confidentialité des données.

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

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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.

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