Découvrez le besoin de visibilité et de gouvernance dans les opérations des agents IA.
― 9 min lire
La science de pointe expliquée simplement
Découvrez le besoin de visibilité et de gouvernance dans les opérations des agents IA.
― 9 min lire
Une étude sur l'équilibre entre la vie privée et l'efficacité dans le traitement d'images médicales.
― 10 min lire
Créer des données synthétiques aide les chercheurs à étudier le stress tout en protégeant les infos perso.
― 8 min lire
Méthodes innovantes pour estimer les matrices de covariance tout en protégeant la vie privée des personnes.
― 7 min lire
Comprendre l'importance de l'audit de l'IA pour une utilisation équitable et responsable de la technologie.
― 9 min lire
Un nouvel algorithme améliore l'analyse des données tout en protégeant la vie privée des individus.
― 8 min lire
Le chiffrement homomorphe hybride offre des solutions pour la confidentialité dans l'analyse des données.
― 8 min lire
Explorer une nouvelle approche pour améliorer la confidentialité des données en apprentissage automatique.
― 8 min lire
Une nouvelle vulnérabilité des GPU soulève des inquiétudes en matière de sécurité pour les applications d'apprentissage automatique.
― 8 min lire
Des chercheurs bossent sur des données vocales synthétiques pour protéger la vie privée dans la reconnaissance vocale.
― 7 min lire
Une nouvelle méthode améliore la vie privée et la précision dans les modèles basés sur les données.
― 9 min lire
Cet article parle des risques de confidentialité et de sécurité dans les services d'IA basés sur le cloud.
― 11 min lire
Une nouvelle approche améliore l'apprentissage fédéré en s'attaquant efficacement aux clients lents.
― 11 min lire
Un aperçu de comment MP-SL aide les appareils dans l'apprentissage machine tout en garantissant la vie privée.
― 10 min lire
Ce taf améliore les méthodes de désapprentissage machine pour une meilleure vie privée des données et plus d'efficacité.
― 6 min lire
Aborder les préoccupations de confidentialité avec des notes cliniques synthétiques dans la recherche en santé.
― 10 min lire
Double-Dip combine l'apprentissage par transfert et la randomisation pour se protéger contre les attaques par inférence de membres.
― 8 min lire
iDDGT propose une solution flexible pour les défis d'optimisation décentralisée.
― 5 min lire
Un nouveau cadre aide les modèles génératifs à oublier les données sensibles tout en maintenant leurs performances.
― 10 min lire
Les jumeaux numériques humains offrent une vue numérique des personnes, améliorant la santé et le sport.
― 9 min lire
Découvrez comment DFML transforme l'apprentissage des données sans serveurs centraux.
― 10 min lire
Intégrer des modèles de base avec l'apprentissage fédéré présente à la fois des risques et des avantages.
― 8 min lire
Un aperçu des bi-CryptoNets et de leur impact sur la confidentialité des données.
― 7 min lire
Une stratégie pour améliorer la performance et l'équité dans les modèles d'apprentissage fédéré.
― 10 min lire
Les améliorations dans l'apprentissage fédéré augmentent l'efficacité et la confidentialité pour les applications IoT.
― 9 min lire
Explorer des méthodes pour garantir la confidentialité tout en calculant des moyennes dans les réseaux de dispositifs.
― 7 min lire
Une nouvelle approche quantique offre un calcul du produit scalaire à la fois sécurisé et efficace.
― 8 min lire
Un aperçu des risques de confidentialité et des défenses dans l'apprentissage fédéré vertical.
― 9 min lire
Matcha aide les développeurs à créer des étiquettes de confidentialité précises pour les applis mobiles.
― 8 min lire
Cet article parle des inquiétudes concernant la vie privée liées à l'utilisation des modèles GPT dans des environnements cloud.
― 6 min lire
Cette recherche examine les vulnérabilités dans les SNN combinés avec des techniques d'apprentissage fédéré.
― 8 min lire
Explorer l'importance de l'IA décentralisée en matière de protection des données et de préoccupations éthiques.
― 8 min lire
DSpodFL améliore l'apprentissage fédéré décentralisé en prenant en compte les différences entre les clients.
― 9 min lire
De nouvelles stratégies en apprentissage fédéré améliorent la vie privée et l'efficacité dans l'apprentissage automatique.
― 8 min lire
Une nouvelle méthode améliore les dossiers de santé électroniques synthétiques tout en préservant les détails temporels.
― 12 min lire
Cette étude examine les préoccupations en matière de confidentialité dans l'apprentissage des représentations de graphes et les attaques de reconstruction de bords.
― 5 min lire
Explorer les risques d'attaques par inversion de modèle sur des données privées dans les modèles d'apprentissage automatique.
― 7 min lire
Cette étude examine une méthode pour améliorer la détection des maladies en utilisant des données multimodales.
― 8 min lire
Examiner des modèles génératifs pour des données d'expression génique synthétiques tout en garantissant la vie privée des patients.
― 9 min lire
Une plongée dans les aspects clés et les défis de l'apprentissage fédéré décentralisé.
― 9 min lire