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Epsilon* évalue les risques de confidentialité dans l'apprentissage automatique sans avoir besoin d'accéder à des données sensibles.

Un jeu de données complet éclaire sur les requêtes de sonde Wi-Fi et la vie privée des utilisateurs.

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Des approches innovantes améliorent la confidentialité des données et la performance des modèles dans les appareils connectés.

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Cet article parle de l'échantillonnage d'importance et de son rôle dans le maintien de la vie privée des données.

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HeteFedRec améliore les systèmes de recommandation fédérés tout en protégeant la vie privée des utilisateurs.

FedDRL améliore l'apprentissage fédéré en se concentrant sur la qualité du modèle et la sécurité.

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Examen des vulnérabilités du random rounding dans les données de recensement canadien.

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Le SIP équilibre le partage de données et la vie privée pour les applis en temps réel.

Des données de mouvement anonymisées éclairent le comportement humain dans les villes.

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L'apprentissage fédéré permet un entraînement de modèle sécurisé sans exposer les données personnelles.

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L'éducation 5.0 mélange la technologie avec un apprentissage personnalisé pour tous les étudiants.

L'apprentissage fédéré améliore la précision statistique tout en protégeant la vie privée des individus lors de la collecte de données.

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AQUILA améliore l'apprentissage fédéré en optimisant la sélection des appareils et la communication des données.

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