QUEEN propose une protection en temps réel contre les attaques d'extraction de modèle en apprentissage profond.
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La science de pointe expliquée simplement
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Affiner des gros modèles de langage directement sur les smartphones tout en protégeant les données des utilisateurs.
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Un nouveau cadre améliore l'apprentissage fédéré tout en garantissant la confidentialité des données.
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Cette étude évalue des modèles avancés pour générer de fausses données de voyage et leurs applications pratiques.
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Une nouvelle technologie radar surveille le rythme cardiaque pendant le sommeil et la méditation sans inconfort.
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Zero-X améliore la cybersécurité des véhicules connectés contre les menaces émergentes.
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AntibotV lutte contre les menaces de malwares de bots dans les voitures connectées grâce à une surveillance avancée.
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Cette méthode améliore l'efficacité de la communication dans l'apprentissage fédéré tout en préservant la confidentialité des données.
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Les inquiétudes grandissent concernant les attaques par porte dérobée dans les modèles de langage, affectant la sécurité et la fiabilité.
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Un nouveau modèle améliore la détection en temps réel des cyberattaques sur les réseaux blockchain.
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FedSat s'attaque aux défis de données dans l'apprentissage fédéré, garantissant la vie privée et une meilleure performance.
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MSfusion permet aux appareils avec peu de ressources de former des grands modèles de manière collaborative.
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Un nouvel outil automatise l'anonymisation des dossiers médicaux pour protéger la vie privée.
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