Articoli più recenti per Privacy

Esaminare le sfide di privacy legate all'Apprendimento Federato e agli attacchi di inversione del gradiente.

Mantenere il significato mentre si modifica i dati è fondamentale per la privacy e l'accuratezza.

Esaminando l'impatto dell'API Topics sulla pubblicità digitale e sulla concorrenza.

Questo articolo esamina il ruolo del browser fingerprinting nella pubblicità online e le preoccupazioni per la privacy.

Un metodo semplice per rilevare telecamere nascoste usando dispositivi economici.

Scopri le tecniche di deep learning per sfocare automaticamente i volti nei video.

Un metodo per migliorare la privacy nei sistemi MIMO ISAC contro potenziali minacce.

Un nuovo metodo protegge la privacy mentre si trovano i valori massimi nelle reti distribuite.

Questo articolo parla delle principali preoccupazioni riguardo l'affidabilità dei modelli da testo a immagine.

Uno sguardo a come la privacy differenziale protegge i dati individuali in un mondo guidato dai dati.

Una panoramica sulla perdita di informazioni, il suo impatto e come misurarla.

Uno sguardo ai rischi per la privacy e ai metodi sicuri per l'IA generativa.

Questo studio mostra come le pubblicità ostacolano l'accessibilità online per gli utenti con disabilità.

Uno studio rivela i motivi dietro l'uso segreto dell'IA e sottolinea l'importanza della trasparenza.

Un metodo in tre passaggi per condividere dati in modo sicuro proteggendo la privacy.

Un nuovo metodo per proteggere i contatori intelligenti dagli attacchi FDI, mantenendo la privacy.

Esaminando come le notizie influenzano le opinioni sugli effetti negativi dell'AI.

Scopri come l'apprendimento federato gerarchico protegge i dati mentre consente la collaborazione tra i dispositivi.

Questo documento parla di come creare linee guida sicure e giuste per lo sviluppo dell'IA.

Esplorando attacchi di inferenza di appartenenza per proteggere la privacy dei dati nei modelli avanzati.

I ricercatori sviluppano metodi per insegnare ai computer a gestire le fatture proteggendo la privacy.

Il Federated Learning e l'AI Spiegabile garantiscono pratiche di dati sicure e chiare.

Nuovi modelli migliorano la creazione di video garantendo la privacy, soprattutto nel settore sanitario.

L'apprendimento federato migliora le immagini mediche proteggendo la privacy dei pazienti.

Scopri come FSL migliora la privacy mentre i dispositivi tracciano le nostre attività.

Una nuova strategia di difesa migliora la privacy del modello senza compromettere le prestazioni.

I sviluppatori possono migliorare la privacy delle app analizzando meglio le recensioni degli utenti con tecniche avanzate.

Un nuovo metodo migliora la generazione di dati sintetici per le sperimentazioni cliniche garantendo la privacy.

Esaminando come i modelli linguistici influenzano la comunicazione e le sfide etiche.

Un smartwatch usa onde sonore per tenere d'occhio le interazioni tra le mani e il viso.

Affrontare la privacy e l'equità nel machine learning con metodi innovativi.

Uno sguardo alle sfide etiche nella tecnologia del processamento del linguaggio naturale.

Uno sguardo ai test di goodness-of-fit in dati distribuiti su più server.

Uno sguardo su come bilanciare privacy e funzionalità nei sistemi robotici.

Trap-MID offre un modo intelligente per proteggere i dati dagli hacker.

Esplorare come mantenere sicura la condivisione video nei sistemi di crowdsensing.

Esaminare le prospettive dei pazienti e dei caregiver sull'uso dei dati sulla salute.

Un nuovo metodo migliora l'analisi dei dati proteggendo la privacy.

Il divertimento in VR porta con sé dei rischi per la privacy; scopri quali dati vengono raccolti.

Insegnare alle macchine a imparare senza svelare i segreti degli esperti è fondamentale per la privacy.