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Explorer les vulnérabilités des modèles d'IA et les défenses potentielles contre les MIAs.

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Les chercheurs veulent créer des données synthétiques équilibrées pour éviter les biais dans l'apprentissage automatique.

Une nouvelle approche pour améliorer la e-santé grâce à une meilleure gestion des données et à la protection de la vie privée des patients.

Un nouvel algorithme améliore l'apprentissage fédéré en s'attaquant à la diversité des clients et à l'efficacité.

De nouvelles régulations freinent le progrès de la recherche médicale et la collaboration en Finlande.

Un aperçu des défis juridiques dans le développement et l'utilisation de l'IA générative.

Une méthode pour protéger la vie privée des données dans des systèmes d'apprentissage décentralisés en utilisant des nœuds virtuels.

Un aperçu de comment les algorithmes peuvent respecter les demandes de suppression de données tout en gardant l'efficacité.

Un nouvel outil vise à rendre les contrats plus faciles à lire.

Une étude sur l'amélioration de la communication dans l'apprentissage fédéré pour de meilleures performances du modèle.

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Cet article examine comment les étapes de prétraitement peuvent influencer les garanties de confidentialité des données.

S3PHER donne du pouvoir aux patients en leur permettant de partager leurs données de santé en toute sécurité avec les professionnels de santé.

Un aperçu de l'utilisation des modèles de langage pour évaluer la satisfaction des exigences logicielles.

Un nouveau mécanisme de défense réduit les risques d'attaques par inférence de label dans l'apprentissage automatique collaboratif.

Cette étude améliore l'apprentissage fédéré en renforçant la diversité des modèles tout en protégeant la vie privée.

Une nouvelle approche pour la modélisation basée sur des agents protège la vie privée individuelle tout en maintenant l'exactitude des données.

Le DPV propose un cadre clair pour la gestion des données personnelles.

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Stratégies pour analyser des données sensibles tout en préservant la vie privée.

Assurer que la conception technologique respecte la diversité et le contexte des utilisateurs.

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Présentation des UGE, une nouvelle façon de garder les données sécurisées et utilisables.

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Les robots optimisent leurs mouvements grâce à une nouvelle technique d'apprentissage collaboratif.

DA-DPFL améliore l'apprentissage fédéré en réduisant les coûts et le temps d'entraînement.

Explorer le rôle des images d'iris synthétiques dans les systèmes biométriques.

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