Un algorithme privé pour les nœuds qui analyse les composants des graphes protège la vie privée de chacun.
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La science de pointe expliquée simplement
Un algorithme privé pour les nœuds qui analyse les composants des graphes protège la vie privée de chacun.
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Exploration de l'apprentissage fédéré dans la prise de décision avec des bandits contextuels et la préservation de la vie privée.
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Explorer l'approche de l'ABS pour protéger la vie privée tout en fournissant des infos statistiques essentielles.
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Vers améliore l'informatique distribuée grâce à une gestion décentralisée des données et une sécurité renforcée.
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Les systèmes CIM améliorent l'efficacité mais exposent à des vulnérabilités face aux attaques par canaux auxiliaires.
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MedAlpaca améliore les modèles d'IA médicale et les données d'entraînement pour un meilleur soin des patients.
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PFELS combine la vie privée et l'efficacité énergétique dans l'apprentissage fédéré.
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Une nouvelle méthode améliore le suivi du comportement des conducteurs tout en protégeant leur vie privée.
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Examen de la vie privée différentielle locale et de ses failles pour protéger les données des utilisateurs.
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TimelyFL améliore l'apprentissage fédéré en optimisant les contributions des appareils et en améliorant la précision du modèle.
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FedLSM améliore la collaboration en imagerie médicale en s'attaquant aux problèmes de correspondance des étiquettes.
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FedXGBllr améliore l'apprentissage fédéré en renforçant la confidentialité et l'efficacité de la communication.
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Nouveau système vise à protéger l'anonymat des patients dans les données hospitalières pour la recherche en IA.
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Équilibrer les avantages du partage de données avec des méthodes de protection de la vie privée.
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Une nouvelle approche garantit la confidentialité des données tout en gardant la performance du modèle.
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Explore de nouveaux outils pour l'apprentissage décentralisé en machine learning.
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Une nouvelle méthode protège la vie privée tout en garantissant un consensus précis entre les agents dans les réseaux.
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DRIFT améliore les systèmes de recommandation tout en garantissant la confidentialité des utilisateurs grâce à un traitement local des données.
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Un aperçu des méthodes pour augmenter la participation des appareils dans l'apprentissage fédéré.
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Examen de l'optimisation convexe stochastique différemment privée dans différents contextes.
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Un nouveau modèle améliore la confidentialité et la précision dans les réseaux de neurones graphiques.
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Un coup d'œil sur l'utilisation des données clients et les politiques de confidentialité de Booking.com.
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Examiner les attaques sur la vie privée dans l'apprentissage fractionné et une nouvelle méthode de protection.
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Découvre la distribution de clés quantiques et son rôle dans le partage sécurisé de données.
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DPAF propose des images synthétiques de haute qualité tout en garantissant de solides protections de la vie privée.
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Cet article parle des méthodes pour enlever les portes dérobées des modèles d'apprentissage fédéré.
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Stratégies pour protéger la vie privée des utilisateurs tout en optimisant la communication dans l'analyse de données.
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Explorer l'équilibre entre l'accès aux données ouvertes et les risques pour la vie privée.
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La recherche vise à prévoir le comportement de mémorisation dans les modèles de langue pour un meilleur contrôle de la vie privée.
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Découvrez les dangers des attaques par empoisonnement de modèle et leur impact sur l'apprentissage fédéré.
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Cette recherche propose une méthode pour améliorer la communication dans l'apprentissage fédéré.
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Une nouvelle méthode pour créer des données GPS synthétiques tout en garantissant la vie privée des utilisateurs.
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Une nouvelle méthode améliore l'entraînement des modèles tout en protégeant la vie privée des patients.
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L'apprentissage fédéré permet d'améliorer l'utilisation des données de santé tout en protégeant la vie privée des patients.
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L'analyse des jeux de données utilisés en biométrie vocale révèle des biais importants et des préoccupations en matière de confidentialité.
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Explorer des méthodes pour que les organisations partagent des données sensibles tout en protégeant la vie privée.
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Améliorer les performances du modèle tout en protégeant la vie privée des utilisateurs dans l'apprentissage fédéré.
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Une étude sur comment LDP impacte l'équité dans l'apprentissage automatique.
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Découvrez comment WFL améliore l'utilisation des données sans compromettre la vie privée.
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Explorer les risques de confidentialité dans l'apprentissage auto-supervisé à cause de la mémorisation non intentionnelle.
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