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Cet article parle des inquiétudes concernant la vie privée liées à l'utilisation des modèles GPT dans des environnements cloud.

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Explorer l'importance de l'IA décentralisée en matière de protection des données et de préoccupations éthiques.

DSpodFL améliore l'apprentissage fédéré décentralisé en prenant en compte les différences entre les clients.

De nouvelles stratégies en apprentissage fédéré améliorent la vie privée et l'efficacité dans l'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore les dossiers de santé électroniques synthétiques tout en préservant les détails temporels.

Cette étude examine les préoccupations en matière de confidentialité dans l'apprentissage des représentations de graphes et les attaques de reconstruction de bords.

Explorer les risques d'attaques par inversion de modèle sur des données privées dans les modèles d'apprentissage automatique.

Cette étude examine une méthode pour améliorer la détection des maladies en utilisant des données multimodales.

Examiner des modèles génératifs pour des données d'expression génique synthétiques tout en garantissant la vie privée des patients.

Une plongée dans les aspects clés et les défis de l'apprentissage fédéré décentralisé.

Explorer comment la Confidentialité Différentielle protège les données personnelles tout en offrant des informations précieuses.

Une nouvelle méthode améliore la confidentialité des données et l'efficacité de l'entraînement dans l'apprentissage décentralisé.

Flashback s'occupe de l'oubli dans l'apprentissage fédéré pour améliorer l'entraînement et la performance des modèles.

Approches innovantes pour retirer des données des modèles d'IA tout en gardant la vie privée.

De nouvelles méthodes améliorent la vie privée dans l'apprentissage automatique en perfectionnant les mécanismes de sélection privée.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de la communication dans l'apprentissage fédéré.

Examiner la relation entre les lois sur la protection des données et les pratiques d'apprentissage automatique.

TimEHR génère des données de séries temporelles synthétiques réalistes à partir de dossiers de santé électroniques pour aider à la recherche.

Découvrez comment P3LS permet un partage de données sécurisé dans le secteur manufacturier.

Apprends comment les LLMs améliorent les systèmes de recommandation dans différents domaines.

hFedF améliore la performance de l'apprentissage fédéré en s'attaquant aux défis de la généralisation de domaine.

Explorer l'équilibre entre la collecte de données et les droits de vie privée des individus.

Une méthode pour réaliser des tests bayésiens tout en protégeant la vie privée des individus.

Explorer des méthodes pour protéger les données personnelles dans un monde axé sur l'information.

Apprends à protéger les données des utilisateurs dans les apps Android de manière efficace.

Une nouvelle méthode améliore les LLMs en intégrant des connaissances externes pour de meilleures performances.

Une nouvelle approche améliore la confidentialité pour partager des données multi-attributs de manière efficace.

Une étude révèle des compromis entre la protection des données et la reproduction des bugs.

Explorer les problèmes d'équité dans l'apprentissage automatique et les systèmes fédérés.

Un aperçu de comment les algorithmes de marche aléatoire améliorent la vie privée dans l'apprentissage décentralisé.

Aborder les préoccupations éthiques en enlevant de la mémoire sélective dans les modèles d'IA.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage fédéré en s'attaquant aux différences entre les clients.

L'informatique quantique améliore le calcul multipartite sécurisé en boostant la vie privée et l'efficacité.

Cet article couvre des méthodes pour estimer les vitesses des bus tout en protégeant la vie privée.

Une nouvelle méthode protège la vie privée des décisions dans les modèles de langage tout en maintenant la performance.

Comprendre les attaques d'exemples non apprenables à travers la théorie des jeux pour une meilleure protection des données.

Une méthode pour que les agents optimisent des solutions sans coordination centrale.

Une nouvelle méthode garde les images claires pour les humains tout en bloquant les modèles non autorisés.

Cette étude examine les avantages des réponses personnalisées dans les modèles de langage.