Ce papier propose une méthode pour améliorer la communication dans l'apprentissage fédéré.
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La science de pointe expliquée simplement
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Cet article explore la k-anonymat et son impact sur la vie privée en réseau.
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Une nouvelle méthode améliore les modèles en utilisant les retours des utilisateurs tout en protégeant la vie privée.
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Une stratégie pour choisir des hôpitaux améliore les modèles prédictifs dans le secteur de la santé.
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FedGrad offre un mécanisme de défense pour l'apprentissage fédéré, combattant efficacement les attaques par porte dérobée.
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Nouveau cadre optimise l'apprentissage fédéré pour la confidentialité, l'utilité et le coût.
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Explorer les nouvelles tendances et défis de la traduction automatique avec les LLM.
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Une nouvelle méthode permet un meilleur partage des données tout en protégeant la vie privée dans le secteur de la santé.
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Une nouvelle méthode améliore l'efficacité d'Intel SGX et réduit les problèmes de performance.
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L'ancrage du classificateur fédéré améliore la classification des images médicales face aux défis des données.
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Un nouveau cadre améliore l'analyse d'images médicales tout en préservant la vie privée des patients.
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Un nouveau cadre pour réduire la mémorisation des données sensibles dans les grands modèles de langage.
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Une nouvelle méthode améliore l'imagerie médicale en utilisant des données étiquetées et non étiquetées.
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La confidentialité différentielle locale protège les identités individuelles tout en permettant l'analyse des données.
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Une nouvelle méthode préserve les émotions tout en anonymisant les visages pour une meilleure protection de la vie privée.
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Explorer comment les protocoles de population peuvent protéger des données sensibles entre des dispositifs connectés.
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Découvrez comment le chiffrement homomorphe protège les données sensibles dans les réseaux de neurones.
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Aborder la vie privée et la valorisation des données dans l'entraînement des modèles d'apprentissage automatique.
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La recherche s'intéresse à anonymiser la parole tout en gardant le contenu émotionnel.
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Une nouvelle méthode pour apprendre à partir de données décentralisées tout en préservant la vie privée.
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Une nouvelle méthode améliore la précision des modèles linguistiques sur les appareils personnels.
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Protéger les infos perso tout en analysant des données évolutives, c'est super important.
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Un aperçu de la croissance de la computation bayésienne et de son intégration avec l'apprentissage machine.
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Un aperçu de l'automatisation des demandes d'accès aux données personnelles pour améliorer l'expérience utilisateur.
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Les méthodes de reconstruction soulèvent des problèmes de confidentialité en apprentissage automatique, ce qui crée un besoin de protections plus solides.
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Découvrez comment dFIL améliore la confidentialité dans l'encodage des instances pour les données sensibles.
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Les responsables de la protection des données font face à des défis importants dans la gestion des connaissances pour être conformes.
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Les chercheurs trouvent que le bon équilibre de communication est crucial pour la performance des modèles en FL.
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Les modèles d'IA montrent du potentiel pour automatiser la création de notes cliniques à partir des conversations entre médecins et patients.
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Nouveau cadre améliore la performance des modèles de langage avec un accès ciblé aux connaissances.
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Une nouvelle approche pour gérer des données en toute sécurité avec des blockchains personnelles.
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Cet article examine les préoccupations liées à la vie privée dans les modèles de langage et propose des méthodes pour y remédier.
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FedPDD améliore les systèmes de recommandation tout en protégeant la vie privée des utilisateurs.
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Les données synthétiques aident à protéger la vie privée des patients tout en permettant la recherche.
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Une nouvelle méthode garantit la vie privée des utilisateurs dans les systèmes de récupération grâce à la génération de requêtes synthétiques.
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Examen du rôle de la cryptographie quantique dans la suppression sécurisée des données.
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Une méthode pour estimer des moyennes tout en respectant les besoins de vie privée des individus.
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Des recherches révèlent de nouvelles méthodes pour cacher des déclencheurs dans les systèmes d'apprentissage profond.
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Introduction des techniques d'attaque low-pass pour contourner les défenses des réseaux de neurones.
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Un nouveau cadre aide les développeurs à créer des déclarations de confidentialité claires pour les applis.
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