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Les règlements guident l'utilisation sûre et équitable des technologies d'IA dans différents secteurs.

La recherche met en avant la robustesse des modèles et les défenses dans l'apprentissage fédéré décentralisé.

Une nouvelle méthode améliore la performance de l'IA en utilisant des ensembles de données publics tout en protégeant la vie privée des patients.

De nouvelles méthodes s'attaquent aux risques de confidentialité dans la prédiction des données de mouvement humain.

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Une nouvelle méthode pour comparer les mécanismes de confidentialité dans l'apprentissage machine.

Une nouvelle méthode améliore la confidentialité lors de l'entraînement de modèles d'apprentissage profond.

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Un nouveau cadre aide les petits développeurs à créer des RoPA en se basant sur les expériences des utilisateurs.

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Un aperçu de la génération de données synthétiques pour la mobilité urbaine et les défis de la vie privée.

De nouvelles méthodes garantissent la confidentialité dans la recherche sur les données génomiques.

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De nouvelles méthodes améliorent la protection de la vie privée dans les grands modèles de langage.

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La génération de données synthétiques aide la recherche en santé tout en protégeant la vie privée des patients.

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MedUniverse améliore les outils d'imagerie médicale tout en protégeant la vie privée des patients.

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Analyse des techniques efficaces d'attaque par backdoor clean-label en apprentissage automatique.

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L'encryption de la mémoire propose une nouvelle façon de garder les données dans le cloud en sécurité et efficaces.

Former des DNN sur des microcontrôleurs améliore l'efficacité et la vie privée dans la tech intelligente.

Une nouvelle approche utilise des états quantiques pour comparer des infos privées de manière sécurisée.

NeighborFL améliore la précision des prévisions de trafic tout en protégeant la confidentialité des données.

Examiner l'importance de la confidentialité à travers le désapprentissage de l'identité dans l'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de l'unlearning machine tout en préservant les performances du modèle.

Un examen plus approfondi des nouvelles méthodes d'anonymisation de texte et de leurs avantages.

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La collaboration en santé grâce à l'apprentissage fédéré améliore la classification des images médicales tout en protégeant la vie privée.

PSVAE propose une méthode plus rapide pour créer des données tabulaires synthétiques de haute qualité.

Un cadre pour évaluer les modèles d'apprentissage fédéré dans des scénarios réels.

Une nouvelle méthode améliore la prévision de la durée des séjours à l'hôpital tout en protégeant la vie privée des patients.

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