Techniques pour protéger les données sensibles en apprentissage automatique.
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La science de pointe expliquée simplement
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Un aperçu de la computation préservant la vie privée et de son efficacité grâce à des designs centrés sur la mémoire.
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Une nouvelle méthode pour compter les cycles dans les graphes tout en garantissant la vie privée des utilisateurs.
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L'apprentissage inverse de graphes propose une solution pour enlever des données obsolètes sans devoir tout réentraîner.
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CryptoTrain combine des techniques cryptographiques pour protéger les données sensibles pendant l'entraînement des modèles de machine learning.
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FeDETR utilise l'apprentissage fédéré pour améliorer l'évaluation de la sténose coronaire.
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Les systèmes personnalisés améliorent le suivi de la santé et du comportement grâce à des modèles ajustés.
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On explore des méthodes pour améliorer la vie privée dans l'analyse de Cox fédérée.
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TLSNotary garantit l'authenticité des données tout en préservant la vie privée des clients dans les communications en ligne.
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Un aperçu de comment la confidentialité différentielle protège les données individuelles dans un monde axé sur les données.
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Explorer la nécessité d'une application efficace des politiques d'utilisation des données.
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Un aperçu des fuites d'infos, de leur impact et comment les mesurer.
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Examen des avis locaux sur la confidentialité des données mobiles pendant une initiative d'aide en pleine pandémie.
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Une enquête révèle les attitudes envers les applis de santé et le partage de données entre les générations.
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Un aperçu des risques pour la vie privée et des méthodes sécurisées pour l'IA générative.
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Examiner comment les modèles SSL mémorisent des points de données et ses implications.
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A-FedPD ajuste les mises à jour des modèles pour réduire l'instabilité de l'entraînement dans l'apprentissage fédéré.
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Une nouvelle méthode prédit les risques de mémorisation dans les grands modèles de langage pour améliorer la vie privée.
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Une nouvelle méthode améliore la confidentialité dans le partage de données pour les prédictions de villes intelligentes.
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TAKFL optimise le partage de connaissances dans l'apprentissage fédéré pour des capacités d'appareils variées.
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Cet article améliore l'apprentissage fédéré pour les GNN tout en préservant la vie privée des utilisateurs.
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De nouvelles méthodes améliorent l'audit de l'utilisation des données dans les systèmes d'apprentissage fédéré.
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Une étude comparant les menaces à la vie privée dans les réseaux de neurones à impulsion et les réseaux de neurones artificiels.
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Une nouvelle méthode protège l'apprentissage décentralisé des attaques par empoisonnement de données.
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Une nouvelle méthode pour améliorer la résilience de l'apprentissage fédéré contre les attaques de données.
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Comprendre les complexités de prouver l'utilisation des données dans l'entraînement de l'IA.
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Combiner des prompts globaux et locaux améliore les modèles d'apprentissage fédéré tout en préservant la vie privée des données.
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Un nouveau modèle donne des infos sur les tendances de l'emploi tout en protégeant les données sensibles.
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Un aperçu des défis et des solutions de l'apprentissage fédéré pour maintenir la confidentialité des données et la précision des modèles.
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Des stratégies innovantes améliorent la détection d'événements rares dans les systèmes d'apprentissage fédéré.
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FLeNS améliore l'apprentissage fédéré en équilibrant la vitesse d'apprentissage et l'efficacité de la communication.
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Examiner les vulnérabilités de la vie privée dans l'apprentissage fédéré et leurs implications pour la sécurité des données.
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L'IA améliore la détection des calculs rénaux tout en protégeant la vie privée des patients.
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Des recherches montrent que les LLM peuvent générer du code synthétique utile pour l'enseignement.
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Découvre comment l'apprentissage fédéré adapte l'IA aux préférences de chacun tout en préservant la vie privée.
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L'adaptation personnalisée pour les clients améliore l'efficacité de l'apprentissage fédéré et la confidentialité.
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Un aperçu des attaques par inférence d'adhésion et de leur pertinence en matière de confidentialité des données.
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Une nouvelle méthode protège les données sensibles dans l'optimisation QUBO.
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MASA propose une solution pour améliorer la sécurité dans les systèmes d'apprentissage fédéré.
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Apprends comment les données synthétiques peuvent améliorer l'analyse du comportement des employés tout en protégeant la vie privée.
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