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Les données synthétiques offrent des solutions rentables tout en garantissant la vie privée et en réduisant les biais.

Un nouveau cadre qui protège les identités en ligne tout en gardant la clarté des messages.

Apprends comment les projections aléatoires aident à analyser des relations complexes dans de grands ensembles de données.

Une nouvelle approche pour s'assurer que les modèles de langage gèrent les données sensibles de manière sécurisée.

Une nouvelle approche pour garder les données graphiques sensibles en sécurité en ligne.

Une méthode avancée pour estimer la fréquence tout en protégeant la vie privée des données.

De nouveaux algorithmes améliorent la confidentialité et la précision dans les calculs de médiane géométrique.

Mélanger des méthodes de clustering traditionnelles avec des protections de la vie privée en utilisant la confidentialité différentielle.

Nouvelles méthodes pour protéger la vie privée des données dans les environnements de cloud computing.

Une nouvelle approche pour garantir la confidentialité tout en maintenant l'utilité du texte dans les modèles de traitement du langage naturel.

Des chercheurs étudient des méthodes pour sécuriser des infos sensibles dans les modèles de classification de texte.

SlerpFace offre une meilleure protection pour les modèles de visage contre les menaces à la vie privée.

Un système génère des trajectoires de mouvement humain synthétiques pour améliorer les mesures de sécurité tout en protégeant la vie privée.

Cette recherche parle du rôle de l'apprentissage fédéré pour protéger la vie privée pendant l'analyse des données.

ACME aide les demandeurs d'asile en Europe avec des conseils juridiques pour les demandes de protection.

Cet article parle des méthodes pour garder les processus de prise de décision des agents privés.

Assurer la confidentialité des acheteurs est super important avec la croissance des marchés de données.

Une étude sur l'équilibre entre l'apprentissage par transfert et la vie privée individuelle dans l'utilisation des données.

Des techniques innovantes protègent les données vocales sensibles tout en gardant la précision du traitement.

De nouvelles méthodes améliorent la confidentialité tout en préservant le contenu et les émotions du discours.

Une nouvelle méthode améliore la confidentialité des images faciales tout en gardant la qualité.

La recherche explore comment estimer des statistiques tout en respectant les besoins de confidentialité des utilisateurs.

Les credentials de personnalité visent à renforcer la confiance en ligne tout en protégeant la vie privée des utilisateurs.

Cet article parle de l'utilisation de la pré-formation pour améliorer la confidentialité et la performance dans l'apprentissage fédéré.

Une méthode pour calculer des moyennes sans compromettre la vie privée des données individuelles.

Cet article parle de la récupération des distributions de probabilité à partir de mesures bruitées en utilisant des polynômes de Tchebychev.

Un aperçu des analyses fédérées et des technologies de confidentialité pour les données sensibles.

Une nouvelle méthode de compression améliore l'efficacité des requêtes de données privées.

Présentation d'un cadre pour sécuriser les réseaux sans fil contre les menaces émergentes.

De meilleures invites améliorent la qualité des données tabulaires synthétiques générées par les LLMs.

Découvre des méthodes pour sécuriser la communication dans les systèmes distribués contre les écouteurs.

CI-Bench évalue la capacité des assistants AI à protéger efficacement les infos des utilisateurs.

Garder le sens tout en transformant les données, c'est super important pour la vie privée et la précision.

PrivaMatch garantit la confidentialité tout en faisant correspondre l'ADN dans les enquêtes criminelles.

Une méthode en trois étapes pour partager des données en toute sécurité tout en protégeant la vie privée.

Un cadre qui équilibre l'analyse causale et la vie privée des individus.

Un aperçu de l'équilibre entre la confidentialité et la fonctionnalité dans les systèmes robotiques.

Un aperçu de comment les chercheurs protègent la vie privée dans les données d'enquête tout en partageant des infos.

Un nouveau cadre améliore le calcul sécurisé pour les Transformers, garantissant la confidentialité et l'efficacité.

Des méthodes innovantes garantissent la vie privée tout en générant des données synthétiques réalistes.