Découvrez comment la personnalisation transforme les expériences de recherche vidéo pour les utilisateurs.
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La science de pointe expliquée simplement
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Un aperçu de la distillation de l'oubli des scores et de son impact sur l'IA générative.
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Explorer les avantages et les défis des compagnons IA qui se souviennent des interactions avec les utilisateurs.
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Découvre comment la vie privée différentielle améliore l'analyse de données tout en protégeant les infos perso.
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De nouvelles méthodes améliorent les modèles de langage pour les préférences individuelles des utilisateurs.
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La nouvelle méthode MEOW s'attaque à l'oubli des données sensibles dans les LLMs sans perdre en performance.
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Une nouvelle méthode combine l'apprentissage fédéré et l'entraînement adversarial pour détecter les menaces internes.
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Une nouvelle plateforme alimentée par l'IA vise à améliorer la sécurité dans le secteur de la santé.
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Cet article parle des méthodes de données axées sur la vie privée en utilisant l'apprentissage fédéré et le transfert profond de hachage.
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Une nouvelle approche améliore les processus d'apprentissage fédéré pour une meilleure transmission de données.
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Explorer comment les données synthétiques protègent la vie privée tout en permettant l'accès à la recherche.
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Une nouvelle méthode aide les modèles de langue à oublier des infos spécifiques de manière efficace.
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Cet article examine une nouvelle approche pour sécuriser le chiffrement par clé publique.
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Combiner l'apprentissage fédéré et la technologie quantique promet une gestion des données plus sûre en IA.
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Techniques pour équilibrer la distribution des données dans l'apprentissage fédéré pour une meilleure performance du modèle.
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Cet article parle des méthodes pour garder la vie privée dans les solutions d'optimisation.
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Un aperçu des préoccupations liées à la vie privée dans les systèmes d'apprentissage centralisés et décentralisés.
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Examiner les défis de la vie privée liés à l'apprentissage fédéré et aux attaques par inversion de gradient.
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Des méthodes innovantes protègent la vie privée des patients tout en faisant avancer la collaboration en recherche médicale.
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Examiner les pièges de l'agrandissement des modèles d'IA au-delà du nécessaire.
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Cette approche améliore l’efficacité de l’entraînement des modèles à partir de grandes données graphiques tout en protégeant la vie privée.
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WAFeL améliore la collaboration entre appareils dans l'apprentissage fédéré tout en augmentant l'efficacité.
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Équilibrer la vie privée et la performance en IA grâce à des techniques d'unapprentissage innovantes.
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Un aperçu des problèmes de confidentialité des données dans Android Automotive OS.
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Exploration des méthodes de factorisation de matrice dans des données réparties entre les clients.
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Ce cadre simplifie la compréhension des politiques de confidentialité grâce à la technologie IA.
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CFVNet améliore la précision et la sécurité de la reconnaissance des veines digitales grâce à des techniques innovantes.
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Une méthode pour améliorer la confidentialité dans les systèmes MIMO ISAC face aux menaces potentielles.
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Un aperçu de l'apprentissage fédéré hiérarchique et ses avantages pour la vie privée des appareils.
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Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage fédéré en réduisant la transmission de données et la consommation d'énergie.
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Une nouvelle approche utilise des données synthétiques pour améliorer la reconnaissance de la douleur dans les vidéos.
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Ce papier parle des méthodes pour anonymiser les réseaux tout en gardant l'utilité des données.
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Explorer l'importance de la responsabilité dans les systèmes logiciels qui impactent les résultats sociaux et juridiques.
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Une nouvelle méthode améliore l’estimation des gradients tout en préservant la confidentialité des données dans l'apprentissage fédéré.
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Ce benchmark évalue les menaces à la vie privée et les mécanismes de défense dans les modèles de PNL.
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Cet article se concentre sur l'identification des abus de données dans les modèles text-to-image.
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Une nouvelle méthode protège la vie privée tout en trouvant les valeurs maximales dans des réseaux distribués.
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Le chiffrement sélectif améliore la confidentialité tout en maintenant les performances du modèle dans l'apprentissage collaboratif.
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Une nouvelle méthode équilibre la personnalisation et la vie privée dans l'apprentissage fédéré.
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Présentation d'un cadre pour une formation sécurisée des modèles d'apprentissage automatique.
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