Un nouvel algorithme améliore l'efficacité de l'apprentissage fédéré tout en garantissant la confidentialité des données.
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La science de pointe expliquée simplement
Un nouvel algorithme améliore l'efficacité de l'apprentissage fédéré tout en garantissant la confidentialité des données.
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Explorer comment l'information causale structurelle peut améliorer la qualité des données synthétiques.
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Examine comment les algorithmes peuvent protéger la vie privée tout en optimisant les décisions dans la médecine personnalisée.
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Tester les LLMs est essentiel pour des applications IA sûres et efficaces.
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Examiner les attitudes sur le don de données de santé après la mort.
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Un nouveau cadre pour analyser les flux de données tout en garantissant la confidentialité des utilisateurs.
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Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage personnalisé pour les grands modèles de langage.
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Explorer les menaces à la vie privée dans le traitement d'images en utilisant des modèles de diffusion et des gradients fuités.
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Analyse de la confidentialité des données à travers l'inférence bayésienne avec des contraintes.
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L'oubli machine offre une façon d'améliorer la confidentialité des données dans les modèles d'apprentissage automatique.
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Une nouvelle méthode cible les changements de rythme pour des attaques de discours discrètes.
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Explorer l'importance des méthodes de désapprentissage dans l'apprentissage automatique moderne.
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Nouvelle méthode améliore la condensation des datasets pour de meilleurs résultats en machine learning.
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Explorer la synergie entre l'apprentissage fédéré et l'intelligence en essaim pour améliorer l'IA.
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Le cadre HiFGL s'attaque aux défis de l'apprentissage collaboratif axé sur la vie privée.
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Une nouvelle façon de créer des données synthétiques sans soucis de vie privée.
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Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage fédéré pour des données multi-modales malgré les informations manquantes.
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Apprends comment le désapprentissage ciblé protège la vie privée en permettant aux modèles d'oublier des infos spécifiques.
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Une nouvelle méthode pour vérifier l'oubli machine de manière efficace et sécurisée.
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Cette méthode enlève efficacement le contenu protégé par des droits d'auteur tout en gardant la performance du modèle.
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Cet article parle de l'effacement de caractéristiques et de son impact sur la vie privée et l'équité dans l'apprentissage automatique.
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Cet article parle du soft prompting comme méthode pour désapprendre dans les LLMs.
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P3GNN améliore la détection des APT tout en protégeant la confidentialité des données dans les réseaux SDN.
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Examiner la mémorisation dans les modèles de complétion de code et ses implications pour la vie privée.
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De nouvelles méthodes révèlent des défis pour désapprendre des connaissances des modèles de langage.
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Les systèmes de recommandation influencent l'expérience des utilisateurs mais font face à des préoccupations importantes concernant l'équité et la vie privée.
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Une méthode pour garder la vie privée tout en partageant des statistiques sur le trafic urbain.
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Un cadre pour améliorer la détection des APT tout en protégeant la vie privée.
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LDMeta améliore la confidentialité et l'efficacité des méthodes d'apprentissage distribué.
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L'étude examine comment les publicités d'influenceurs façonnent les perceptions des VPN et les croyances sur la sécurité en ligne.
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Explorer la synergie entre les modèles de base et l'apprentissage fédéré pour des applications IA améliorées.
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Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage fédéré en utilisant qu'une seule image pour l'entraînement.
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Deux robots améliorent la navigation dans un labyrinthe grâce à des expériences d'apprentissage partagées tout en préservant la confidentialité des données.
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Une nouvelle méthode combine l'apprentissage fédéré avec des modèles de diffusion pour générer des images en se concentrant sur la protection de la vie privée.
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Une méthode pour améliorer la vie privée des données dans l'apprentissage fédéré en supprimant des influences de données spécifiques.
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Snap aide les grands modèles de langage à désapprendre des infos spécifiques tout en gardant leurs performances.
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WavRx analyse la parole pour la santé tout en protégeant la vie privée, montrant des résultats diagnostiques prometteurs.
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Un nouveau modèle améliore les données EHR synthétiques pour des applications de santé meilleures.
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Cet article explore comment la confidentialité différentielle protège les données ECG dans le secteur de la santé.
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Fed-Grow permet aux utilisateurs de construire des modèles plus grands ensemble tout en protégeant la vie privée.
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