FedSat s'attaque aux défis de données dans l'apprentissage fédéré, garantissant la vie privée et une meilleure performance.
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La science de pointe expliquée simplement
FedSat s'attaque aux défis de données dans l'apprentissage fédéré, garantissant la vie privée et une meilleure performance.
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Une nouvelle méthode pour améliorer l'échantillonnage en apprentissage automatique avec une meilleure confidentialité.
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MSfusion permet aux appareils avec peu de ressources de former des grands modèles de manière collaborative.
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Une nouvelle méthode améliore la performance du modèle sur des données jamais vues.
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AFIND+ améliore l'apprentissage fédéré décentralisé en optimisant la sélection des voisins et l'agrégation des mises à jour.
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Un nouvel outil automatise l'anonymisation des dossiers médicaux pour protéger la vie privée.
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Examinez les différentes attaques de jailbreak sur les modèles de langage et leurs défenses.
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Une nouvelle approche améliore l'apprentissage fédéré en générant des données synthétiques tout en protégeant la vie privée.
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Cette étude examine comment la disposition du réseau affecte l'apprentissage fédéré décentralisé en présence de menaces byzantines.
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pFedDIL améliore l'apprentissage automatique en gardant des connaissances tout en s'adaptant à de nouvelles tâches.
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La recherche explore l'IA générative pour simuler les structures internes de la bouche en utilisant les mouvements du visage.
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Analyser les vulnérabilités des LLMs à cause des données de préférence humaine.
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Un nouveau cadre pour la communication entre agents axé sur la confidentialité et la cohérence.
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Une nouvelle méthode s'attaque aux défis des données en IA pour la santé.
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Nouvelles méthodes pour les tests statistiques tout en protégeant la vie privée des données grâce à l'apprentissage fédéré.
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Explorer les défis et les avancées pour protéger les données sensibles tout en gardant leur utilité.
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Le défi de combiner la confidentialité différentielle avec des algorithmes sublinéaires dans l'analyse de données.
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Un aperçu de l'apprentissage fédéré combinant la confidentialité différentielle et la blockchain pour la sécurité des données.
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Une étude sur les systèmes d'apprentissage fédéré utilisant la blockchain pour une collaboration sécurisée.
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Explore les bases de l'apprentissage fédéré et son importance pour la confidentialité des données.
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Un nouveau cadre évalue les méthodes pour anonymiser les données biométriques afin d'améliorer la vie privée.
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Examiner des méthodes pour protéger la vie privée dans les applis de deep learning en utilisant le cryptage des infos visuelles.
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Un nouveau modèle améliore la confidentialité des données tout en renforçant la précision de l'apprentissage machine.
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Explorer la confidentialité différentielle au niveau des utilisateurs dans l'entraînement de grands modèles de langage.
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Une méthode pour améliorer l'entraînement des modèles en utilisant des images médicales partiellement étiquetées.
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Explorer les avantages de l'apprentissage fédéré pour la détection d'anomalies dans les réseaux IoT.
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EFVFL offre une méthode stable pour une communication efficace sans partager de données privées.
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Un aperçu des défis et solutions liés à la confidentialité et à l’intégrité de l’apprentissage fédéré.
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Les modèles VQA peuvent révéler des infos privées malgré des techniques avancées.
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Les règlements guident l'utilisation sûre et équitable des technologies d'IA dans différents secteurs.
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La recherche met en avant la robustesse des modèles et les défenses dans l'apprentissage fédéré décentralisé.
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Une nouvelle méthode améliore la performance de l'IA en utilisant des ensembles de données publics tout en protégeant la vie privée des patients.
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De nouvelles méthodes s'attaquent aux risques de confidentialité dans la prédiction des données de mouvement humain.
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Ce document présente des méthodes pour améliorer les performances du modèle tout en garantissant la confidentialité des données.
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Une nouvelle méthode pour comparer les mécanismes de confidentialité dans l'apprentissage machine.
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Une nouvelle méthode améliore la confidentialité lors de l'entraînement de modèles d'apprentissage profond.
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Cet article parle du désapprentissage machine et de ses implications pour la protection des données.
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Une nouvelle approche pour renforcer la sécurité dans l'apprentissage fédéré contre les attaques backdoor.
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Un nouveau cadre aide les petits développeurs à créer des RoPA en se basant sur les expériences des utilisateurs.
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De nouvelles méthodes pour l'apprentissage fédéré améliorent l'efficacité et la vie privée dans les réseaux IoT.
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