Découvrez comment FedCRL améliore l'apprentissage machine tout en protégeant la vie privée des utilisateurs.
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La science de pointe expliquée simplement
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Un nouveau système améliore l'analyse sécurisée des données tout en préservant la vie privée.
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Une étude des avis des utilisateurs donne des infos sur l'efficacité des applis de traçage des contacts.
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De nouveaux algorithmes améliorent la vie privée dans des tâches d'optimisation complexes.
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Cet article examine de nouvelles méthodes pour l'apprentissage machine préservant la vie privée.
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Une nouvelle métrique mesure la similarité des datasets tout en préservant la vie privée dans l'apprentissage fédéré.
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Nouveau jeu de données offre des infos sur les naissances tout en protégeant les infos personnelles.
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Un aperçu des attaques par porte dérobée ciblées dans les systèmes d'apprentissage fédéré.
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Une nouvelle méthode améliore le partage de données IoT tout en garantissant la confidentialité et l'efficacité énergétique.
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ISO/IEC TS 27560:2023 guide les organisations sur la gestion des enregistrements de consentement.
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Un nouveau cadre améliore l'apprentissage à partir de modèles pré-entraînés sans les données originales.
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Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de l'entraînement des machines tout en protégeant la confidentialité des données.
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Un système détecte et supprime les scripts de suivi du code web emballé.
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Apprends comment l'apprentissage fédéré améliore la confidentialité des données et la confiance des appareils.
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Un cadre pour garantir des appareils fiables dans l'apprentissage fédéré pour la confidentialité des données urbaines.
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Examen des risques et de la gouvernance de Claude, un chatbot IA d'Anthropic.
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Un nouveau cadre améliore l'évaluation des algorithmes d'apprentissage fédéré dans différentes applications.
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Une nouvelle méthode qui équilibre la vie privée et la qualité du texte dans les modèles de langage.
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Analyser les défis de la vie privée dans la communication critique dans le cadre des technologies 5G.
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Ce document parle de combiner l'apprentissage fédéré et l'apprentissage contrastif pour améliorer la confidentialité des données et la performance des modèles.
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Un guide pour protéger la vie privée des données individuelles tout en permettant l'analyse des données.
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Apprends comment l'apprentissage fédéré garde les données privées tout en améliorant l'apprentissage automatique.
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La recherche s'attaque aux soucis de vie privée dans les modèles de langage grâce à des méthodes innovantes de désapprentissage.
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Explorer des méthodes d'apprentissage fédéré pour protéger la vie privée des utilisateurs et améliorer les performances des modèles.
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Une nouvelle méthode pose des risques importants pour la vie privée dans l'apprentissage fédéré.
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LightTR améliore la récupération de trajectoires en utilisant l'apprentissage fédéré tout en protégeant la vie privée des utilisateurs.
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Mind-Animator reconstruit des vidéos en utilisant l'activité cérébrale mesurée par l'IRMf.
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Les organisations médiatiques établissent des directives pour une utilisation responsable de l'IA dans le journalisme.
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Utiliser l'IA générative et MoE pour améliorer la sécurité des communications.
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Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de la sélection des appareils dans l'apprentissage fédéré.
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Une nouvelle méthode aborde la vie privée et l'équité dans les modèles de régression en utilisant des ajustements innovants.
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Une nouvelle méthode protège la vie privée tout en permettant aux modèles de langue d'apprendre à partir d'exemples.
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Un cadre pour un traitement des données plus sûr en apprentissage automatique.
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Les GNN inductifs font face à des menaces de vie privée à cause des attaques de vol de liens.
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Les MIAs sans ombre révèlent des vulnérabilités dans les systèmes de recommandation pour les utilisateurs.
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Une nouvelle méthode pour améliorer la disponibilité des clients dans l'apprentissage fédéré.
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Un nouveau cadre génère des données sur la mobilité humaine tout en protégeant la vie privée des individus.
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Un nouveau protocole améliore la confidentialité et l'efficacité dans l'apprentissage décentralisé.
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