Un modèle qui protège les données personnelles dans les écrits juridiques italiens.
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La science de pointe expliquée simplement
Un modèle qui protège les données personnelles dans les écrits juridiques italiens.
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Ce travail améliore la vie privée dans la diffusion de graphes tout en gardant l'utilité des données.
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Explorer comment les profils d'utilisateurs améliorent la personnalisation dans les modèles de langue.
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TX-Phase améliore l'imputation des génotypes tout en garantissant la confidentialité des données pour les chercheurs.
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Apprends comment la confidentialité différentielle protège les données individuelles tout en permettant une analyse utile.
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Combiner l'IoT et la blockchain améliore la vie privée et la sécurité pour le suivi de localisation.
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Crepe permet aux chercheurs de collecter des données d'écran mobile facilement.
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TimeAutoDiff propose de nouvelles solutions pour créer des données de séries temporelles synthétiques réalistes.
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Cette étude examine le rôle des données individuelles dans la modélisation basée sur des agents.
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Lomas permet un accès sécurisé aux données publiques pour la recherche sans compromettre la vie privée.
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Cette méthode améliore la transparence pour déterminer qui a écrit le document.
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S'attaquer aux biais dans la reconnaissance faciale grâce à des ensembles de données d'entraînement équilibrés.
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AUTOPRIV simplifie la protection des données pour les utilisateurs sans compétences techniques.
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De nouvelles méthodes utilisent des modèles de langage pour améliorer la reconnaissance des activités dans les maisons intelligentes.
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Une approche flexible pour générer des CFE qui respecte les préoccupations de confidentialité des données.
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Apprends le rôle de la cryptographie dans la sécurisation des infos et la protection de la vie privée.
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Une nouvelle méthode améliore la mémoire et l'adaptabilité des modèles d'imagerie médicale.
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FedBiOT améliore les grands modèles de langage tout en gardant les données privées et en réduisant l'utilisation des ressources.
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Techniques pour améliorer les performances lors de l'entraînement de modèles avec la confidentialité différentielle.
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QFHE permet de faire des calculs sur des données chiffrées pour plus de confidentialité et de sécurité.
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Cet article présente une méthode pour protéger les données personnelles dans les systèmes d'apprentissage automatique.
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Comment l'apprentissage fédéré fait face aux menaces pour la vie privée tout en s'efforçant d'assurer la sécurité des données.
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Une nouvelle méthode améliore la personnalisation des LLM pour un meilleur engagement des utilisateurs.
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De nouvelles méthodes révèlent des menaces sérieuses pour la vie privée dues au partage de données de localisation.
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Une nouvelle méthode promet une effacement de données efficace tout en préservant la performance du modèle.
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Une nouvelle méthode aide à garder les données privées en sécurité dans les modèles de langage.
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Présentation de FC-EM pour protéger les données de nuages de points 3D contre les accès non autorisés.
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Examiner les défis et les implications du désapprentissage dans les modèles d'IA.
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Un aperçu de l'algorithme FedQ-Advantage dans l'apprentissage par renforcement fédéré.
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FedMap améliore l'efficacité de l'apprentissage fédéré tout en garantissant la confidentialité des données.
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De nouvelles méthodes génèrent des données synthétiques pour protéger la vie privée dans des scénarios de collaboration.
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La vie privée différentielle locale permet un partage sécurisé des données tout en protégeant les informations individuelles des utilisateurs.
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Une nouvelle approche des boxplots garantit la confidentialité des données tout en gardant une analyse pertinente.
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Une approche novatrice combine l'analyse vocale avec la protection de la vie privée pour détecter la démence.
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Formation collaborative d'algorithmes médicaux tout en protégeant la vie privée des patients.
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Examiner la relation entre les techniques de confidentialité et les biais dans les modèles de langage.
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AAggFF introduit des stratégies adaptatives pour un rendement équitable des modèles en apprentissage fédéré.
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De nouvelles méthodes améliorent la confidentialité et la cohérence en utilisant des collocations dans les données linguistiques.
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Une nouvelle méthode pour réécrire du texte qui garantit la vie privée tout en gardant le sens.
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Le poisoning de code augmente les risques d'attaques par inférence de membres sur des données sensibles.
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