Cette étude examine les avantages des réponses personnalisées dans les modèles de langage.
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La science de pointe expliquée simplement
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Seagull améliore la vérification du routage tout en garantissant la confidentialité des configurations réseau.
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Combiner l'apprentissage fédéré avec des techniques de confidentialité protège les données sensibles tout en entraînant des modèles.
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De nouvelles méthodes en apprentissage fédéré protègent contre les attaques tout en préservant la vie privée des données.
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PPLR améliore la vie privée tout en rendant le système de recommandation plus efficace.
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Cet article examine les menaces à la vie privée dans les méthodes d'apprentissage décentralisé et les tactiques des attaquants potentiels.
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Explorer l'équilibre entre la vie privée et l'efficacité d'apprentissage en machine learning.
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Des chercheurs trouvent des moyens de protéger des données sensibles dans des environnements d'agents coopératifs.
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Les filigranes peuvent aider à protéger le droit d'auteur lors de l'entraînement des modèles d'IA en prouvant l'utilisation du texte.
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Des recherches montrent que la mémoire à long terme améliore le partage d'infos santé avec des chatbots.
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Un système pour vérifier l'équité dans l'apprentissage automatique tout en protégeant la confidentialité du modèle.
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Un nouveau cadre améliore la performance des modèles tout en préservant la confidentialité des données.
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HFRec propose des suggestions de cours sécurisées et personnalisées en fonction des besoins variés des élèves.
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Examiner comment le fine-tuning augmente le risque de révéler des données d'entraînement sensibles.
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Un aperçu des attaques de reconstruction et de leur impact sur la vie privée des données dans l'apprentissage automatique.
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Une méthode pour une analyse collaborative sans partager de données sensibles sur les patients.
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Un nouveau système permet un entraînement des CNN plus rapide sur des appareils avec une mémoire limitée.
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Examiner les défis et solutions dans l'apprentissage machine collaboratif pour une meilleure vie privée et sécurité.
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Une nouvelle méthode pour améliorer les modèles d'apprentissage automatique affectés par des données de mauvaise qualité.
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Une nouvelle attaque par cache exploite les politiques de remplacement pour fuites d'infos sensibles.
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Cet article examine l'effacement machine dans les grands modèles de langage.
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CoDream permet aux organisations de collaborer en toute sécurité sans partager de données sensibles.
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Découvrez comment ESFL améliore l'efficacité de l'apprentissage automatique tout en protégeant la vie privée.
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Nouvelles méthodes pour protéger les données sensibles contre l'accès non autorisé dans l'apprentissage automatique.
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Adressez les préoccupations en matière de confidentialité dans l'apprentissage automatique avec des techniques efficaces.
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Explore comment les jeux de données synthétiques améliorent la performance des modèles de machine learning et la sélection des modèles.
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S'attaquer au défi de la vie privée dans la prise de décision basée sur les données pour la santé.
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Explorer comment des tailles de lots plus grandes améliorent la confidentialité différentielle en apprentissage automatique.
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FedReview améliore l'apprentissage fédéré en rejetant les mises à jour de modèles nuisibles.
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Examiner les défis de la confidentialité différentielle dans les systèmes d'apprentissage en ligne.
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Explorer les risques de confidentialité et de sécurité liés aux grands modèles de langage.
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FedUV améliore les performances des modèles en apprentissage fédéré sur des données non-IID.
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Exploration des méthodes de confidentialité différentielle locale pour une analyse de graphes sécurisée.
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AerisAI améliore la collaboration en IA tout en protégeant la vie privée des données grâce à des méthodes décentralisées.
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Explorer des méthodes de confidentialité différentielle dans l'apprentissage par renforcement pour protéger les données sensibles.
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De nouvelles méthodes sécurisent les données en IA tout en garantissant des calculs efficaces.
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Cet article présente une méthode pour des clients avec des objectifs variés dans l'apprentissage fédéré de bandits.
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Discuter de la vie privée et de l'équité dans l'apprentissage automatique à travers la vie privée différentielle et le risque du pire groupe.
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De nouveaux algorithmes améliorent la confidentialité et la précision dans les scénarios de données rares.
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Une nouvelle méthode combine l'apprentissage fédéré et le calcul sécurisé pour protéger la vie privée des données de regard.
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