Derniers articles pour Confidentialité des données

Découvrez comment le PPSR protège la confidentialité des données dans les tâches de régression symbolique.

FedIns s'attaque aux défis de données dans l'apprentissage fédéré pour améliorer les performances des modèles.

CyberForce combine des stratégies d'apprentissage pour protéger les appareils IoT contre les malwares.

Le Web 3.0 change l'interaction en ligne, donnant aux utilisateurs plus de contrôle sur leurs données.

Un modèle pour simplifier la conformité à la réglementation des données pour les organisations.

Une nouvelle méthode améliore la participation des drones dans l'apprentissage fédéré tout en protégeant la vie privée.

Une nouvelle méthode améliore la gestion du trafic réseau tout en protégeant la vie privée des utilisateurs.

Cet article parle de la gestion du bruit de communication dans l'apprentissage fédéré pour améliorer la performance des modèles.

Une méthode innovante pour l'apprentissage machine collaboratif tout en gardant les données privées.

Une nouvelle méthode permet aux modèles d'apprentissage automatique d'oublier des données efficacement et rapidement.

Une nouvelle méthode pour protéger les données sensibles capturées par les voitures autonomes.

Une nouvelle méthode pour tirer des insights de données résumées en utilisant l'échantillonnage de Gibbs.

Examiner l'impact des bannières de cookies sur les utilisateurs malvoyants.

Examiner les défis et les opportunités de la confidentialité différentielle dans l'analyse de données.

Une méthode pour du machine learning personnalisé dans des environnements d'apprentissage fédéré.

Une nouvelle approche utilise les schémas de parole pour identifier la rechute de dépression de manière plus efficace.

Examiner les risques dans l'état partagé des applis AR et des moyens d'améliorer la sécurité.

La génération de données synthétiques améliore la confidentialité tout en permettant une analyse de données précieuse.

Un nouveau cadre améliore l'apprentissage fédéré dans des environnements multi-cloud.

MixBag améliore l'apprentissage à partir des proportions d'étiquettes en créant de nouveaux groupes étiquetés.

Le nouveau modèle met l'accent sur la popularité des articles pour de meilleures recommandations.

La recherche explore l'équilibre dans les modèles de langue multilingues pour l'équité et la vie privée.

Une nouvelle approche permet de former des réseaux de neurones de manière efficace sur des petits appareils sans propagation arrière.

Une exploration de la façon dont les utilisateurs saoudiens perçoivent la vie privée dans les services Google.

L'apprentissage par transfert jetable s'attaque aux problèmes de confidentialité tout en gardant la performance du modèle.

SplitWiper améliore le désapprentissage en apprentissage automatique, garantissant la confidentialité des données et l'efficacité.

L'apprentissage fédéré améliore la sécurité des véhicules connectés tout en protégeant les données des utilisateurs.

Explorer une nouvelle méthode pour protéger la vie privée dans la recherche causale tout en gardant de l'exactitude.

Explorer les avantages de l'apprentissage fractionné pour l'entraînement de modèles de santé sécurisés.

Une nouvelle méthode améliore la vie privée tout en permettant une meilleure utilisation des données de santé.

Une nouvelle approche améliore la qualité des images IRM tout en garantissant la confidentialité des données.

Examiner les menaces pour la vie privée liées à la collecte de données dans les véhicules intelligents.

Répondre au besoin d'une durabilité précise dans les centres de données.

Utiliser l'apprentissage fédéré pour améliorer le traitement du SOPK tout en préservant la vie privée des patientes.

FedSoL améliore l'apprentissage local tout en gardant l'alignement du modèle global.

La vie privée différentielle au niveau utilisateur propose une meilleure approche de la vie privée dans le partage de données.

De nouvelles méthodes améliorent la communication et la confidentialité dans la recherche en neuroimagerie grâce à l'apprentissage fédéré.

Une nouvelle méthode minimise les biais tout en préservant la vie privée dans l'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore la précision de détection dans les réseaux IoT en utilisant l'apprentissage semi-supervisé et semi-asynchrone.

Explorer les défis et les solutions pour mettre en place l'apprentissage fédéré dans les dispositifs IoT.