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Examiner comment l'oubli machine peut exposer des données sensibles.

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Examen des protocoles d'apprentissage fédéré pour améliorer la vie privée tout en augmentant la précision du modèle.

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Une méthode pour protéger la vie privée tout en partageant des insights de données entre les groupes.

Ce papier parle de comment personnaliser les LLMs en utilisant des méthodes de récupération pour de meilleures interactions avec les utilisateurs.

Une nouvelle approche pour l'analyse d'images médicales en utilisant l'apprentissage fédéré et une supervision faible.

Un nouvel outil pour rendre les images plus sûres et plus responsables.

Améliorer l'expérience utilisateur grâce à des réponses adaptées dans les chatbots.

Ce projet se concentre sur le résumé des politiques de confidentialité en utilisant l'apprentissage automatique pour une meilleure compréhension des utilisateurs.

AFedPG améliore l'efficacité de l'apprentissage par renforcement fédéré grâce à des mises à jour asynchrones.

Les banques ont du mal à partager les données de trading tout en protégeant la vie privée des clients.

De nouveaux algorithmes améliorent la confidentialité et l'optimisation dans les modèles d'apprentissage automatique.

De nouvelles méthodes améliorent la confidentialité des patients tout en améliorant la recherche sur les images médicales.

Analyser les menaces et les défenses dans l'apprentissage fédéré contre les attaques malveillantes.

Explorer les risques de confidentialité et les solutions dans les grands modèles de langage.

Explorer les vulnérabilités des modèles d'IA et les défenses potentielles contre les MIAs.

EncDB offre une meilleure sécurité et efficacité pour gérer des données chiffrées dans le cloud.

Un aperçu de l'amélioration de la sécurité IoT en utilisant les données de capteurs existants pour l'authentification.

Les chercheurs veulent créer des données synthétiques équilibrées pour éviter les biais dans l'apprentissage automatique.

Une nouvelle approche pour améliorer la e-santé grâce à une meilleure gestion des données et à la protection de la vie privée des patients.

Un nouvel algorithme améliore l'apprentissage fédéré en s'attaquant à la diversité des clients et à l'efficacité.

De nouvelles régulations freinent le progrès de la recherche médicale et la collaboration en Finlande.

Un aperçu des défis juridiques dans le développement et l'utilisation de l'IA générative.

Une méthode pour protéger la vie privée des données dans des systèmes d'apprentissage décentralisés en utilisant des nœuds virtuels.

Un aperçu de comment les algorithmes peuvent respecter les demandes de suppression de données tout en gardant l'efficacité.

Un nouvel outil vise à rendre les contrats plus faciles à lire.

Une étude sur l'amélioration de la communication dans l'apprentissage fédéré pour de meilleures performances du modèle.

Une nouvelle façon de partager des données de trajectoire tout en protégeant la vie privée des utilisateurs.

Cet article examine comment les étapes de prétraitement peuvent influencer les garanties de confidentialité des données.

S3PHER donne du pouvoir aux patients en leur permettant de partager leurs données de santé en toute sécurité avec les professionnels de santé.

Un aperçu de l'utilisation des modèles de langage pour évaluer la satisfaction des exigences logicielles.

Un nouveau mécanisme de défense réduit les risques d'attaques par inférence de label dans l'apprentissage automatique collaboratif.

Cette étude améliore l'apprentissage fédéré en renforçant la diversité des modèles tout en protégeant la vie privée.

Une nouvelle approche pour la modélisation basée sur des agents protège la vie privée individuelle tout en maintenant l'exactitude des données.

Le DPV propose un cadre clair pour la gestion des données personnelles.

Un cadre pour améliorer la collaboration dans le secteur de la santé tout en garantissant la confidentialité des patients.

Stratégies pour analyser des données sensibles tout en préservant la vie privée.