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Le Sri Lanka adopte une loi sur la vie privée pour protéger les données des patients dans les applis de santé.

FedDM améliore l'apprentissage fédéré pour les modèles de diffusion tout en garantissant la confidentialité des données.

Explorer la confidentialité différentielle pour protéger les infos sensibles dans les applis IA.

Une nouvelle approche vise à protéger la vie privée des utilisateurs tout en améliorant la précision des résultats.

L'apprentissage fédéré améliore le machine learning tout en garantissant la confidentialité des données dans des environnements industriels.

Une nouvelle méthode améliore la distillation de jeux de données, rendant l'entraînement des modèles plus efficace.

Une nouvelle méthode améliore l'imagerie médicale tout en protégeant les données des patients.

Examiner le rôle de la robustesse dans l'estimation de distributions inconnues à partir d'échantillons.

Une étude sur l'amélioration des logiciels grâce aux avis des utilisateurs et aux perspectives éthiques.

Une nouvelle méthode renforce la sécurité des réseaux intelligents tout en préservant la vie privée des utilisateurs.

Explorer les risques et les stratégies de défense pour les grands modèles de langage.

CCNet améliore la performance des modèles sur de nouvelles données tout en préservant la vie privée des utilisateurs.

PUFFLE propose une solution pour les défis de confidentialité, d'utilité et d'équité dans l'apprentissage automatique.

Un cadre qui permet aux propriétaires de données de vérifier l'utilisation non autorisée de leurs données dans le ML.

Une étude présente SeqMIA pour améliorer la protection contre les attaques d'inférence d'appartenance.

Une nouvelle approche pour améliorer la classification des images médicales tout en préservant la vie privée des patients.

Une nouvelle architecture améliore l'analyse vidéo sur les petits appareils en utilisant plusieurs images.

Une étude sur l'amélioration des communications sans fil grâce à des méthodes avancées de suivi et de prédiction.

Cette étude révèle de nouvelles méthodes pour reconstruire des données d'entraînement à partir d'images haute résolution.

Cet article évalue l'efficacité des agents web dans la gestion de tâches en ligne complexes.

Un nouveau système renforce la sécurité des véhicules à l'ère de la 6G.

Examiner les avantages et les dangers de l'IA dans notre technologie mobile quotidienne.

Cet article explore le recyclage des connaissances pour améliorer l'entraînement des données synthétiques dans les classificateurs.

Cette méthode améliore la vie privée tout en augmentant la précision du modèle en IA.

Présentation d'un cadre qui équilibre la vie privée et la détection efficace des événements sociaux.

Une nouvelle approche pour améliorer la performance dans l'apprentissage fédéré hiérarchique.

Un nouveau langage de programmation améliore la vérification de la sécurité du protocole MPC.

L'apprentissage fédéré propose une manière d'utiliser les données tout en préservant la vie privée des utilisateurs.

Ce document parle du mécanisme de Poisson pour préserver la vie privée dans la synthèse de données.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse sécurisée des données tout en protégeant la vie privée.

Explorer des techniques pour retirer efficacement des données des modèles d'IA.

Explorer le rôle des réseaux de neurones à impulsions dans l'apprentissage fédéré vertical pour la protection des données.

Un outil en ligne qui rend l'analyse d'images accessible aux scientifiques sans compétences en programmation.

Explorer l'utilisation des filigranes pour s'attaquer aux problèmes de droits d'auteur dans les modèles de langage.

Cet article explore les défis de sécurité et les méthodes de test pour les réseaux 5G.

Un nouveau système booste la vitesse de l'inférence ML tout en préservant la confidentialité des données.

Un nouveau jeu de données synthétiques permet une détection précise des têtes et de la modélisation 3D.

Un aperçu de l'approche du modèle de shuffle pour protéger la vie privée des données utilisateurs.

Une nouvelle méthode améliore la génération de données synthétiques tout en garantissant la protection de la vie privée.