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Évaluer les préoccupations de confidentialité et les solutions dans les méthodes d'apprentissage partagé.

Une nouvelle méthode améliore les petits modèles de langage tout en protégeant la vie privée des patients.

Scafflix améliore la communication dans l'apprentissage fédéré tout en garantissant la confidentialité des données.

FedVS améliore la vitesse d'entraînement des modèles et la confidentialité dans l'apprentissage fédéré vertical.

Améliorer la confidentialité des données dans le stockage cloud grâce à des solutions de cryptage efficaces.

Analyse des attaques par canal auxiliaire sur des appareils économes en énergie.

De nouvelles méthodes améliorent la génération de clés sécurisées et la distance de transmission.

Cette étude passe en revue les méthodes de génération de données synthétiques pour la recherche en santé, en se concentrant sur la vie privée et la qualité.

Les métriques bornées améliorent la sécurité des données tout en gardant leur utilité pour l'analyse.

Un aperçu de l'impact de l'apprentissage fédéré sur la vie privée et l'équité.

Cette méthode analyse des images médicales tout en gardant l'identité des patients protégée.

WeiAvg améliore l'apprentissage fédéré en mettant l'accent sur la diversité des données tout en protégeant la vie privée.

Examiner les vulnérabilités des grands modèles de langage et des stratégies pour mieux les protéger.

Un aperçu de la manière dont la communication quantique surpasse les méthodes classiques dans les calculs multipartites.

De nouvelles méthodes protègent les infos sensibles dans les invites pour les modèles de langage.

Une nouvelle méthode améliore la vie privée dans les arbres de décision sans sacrifier la précision.

Utiliser des images synthétiques pour améliorer l'analyse et la formation en échographie.

Un nouvel outil aide les développeurs à créer des avis de confidentialité clairs pour les applications mobiles.

Apprends comment le SGD local améliore l'efficacité de l'entraînement des modèles et la confidentialité des données.

Examiner comment les chatbots gèrent les infos sensibles et les problèmes de vie privée.

Un nouveau système simplifie les annotations des politiques de confidentialité pour une meilleure sensibilisation du public.

Équilibrer les préoccupations de confidentialité avec le besoin d'une analyse de données efficace.

Cette étude examine le compromis entre l'équité et la vie privée dans les modèles de langage.

Une nouvelle méthode utilisant le MPC pour sécuriser les données tout en identifiant des informations précises.

Les images synthétiques offrent de nouvelles solutions pour la formation médicale et la protection de la vie privée des patients.

Cet article examine les implications de la vie privée de la régression par processus gaussien en apprentissage automatique.

FairDP propose une solution pour garantir la confidentialité et l’équité dans les systèmes d’apprentissage automatique.

Un nouveau cadre qui booste la vitesse et la confidentialité dans la génération de langage naturel.

Une étude sur comment les modèles de diffusion et les GANs génèrent des images médicales synthétiques.

Un nouveau cadre améliore l'efficacité et la vie privée de l'apprentissage fédéré vertical grâce à la technologie Cloud-RAN.

vFedSec propose une formation sécurisée et efficace pour des modèles d'apprentissage machine dans des environnements fédérés.

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Évaluer les risques de confidentialité en deep learning face à différents types d'attaques.

Réformer la santé publique pour mieux répondre aux futures crises de santé.

Un nouveau protocole pour protéger la vie privée des utilisateurs dans le découpage des réseaux 5G.

PPA-AFL améliore la confidentialité des données dans l'apprentissage machine collaboratif entre appareils.

Explorer l'apprentissage fédéré et la méthode des points intérieurs pour un entraînement de modèle efficace.

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