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Un nuovo approccio semplifica gli attacchi alla privacy nei modelli di apprendimento automatico.

Metodi innovativi per il clustering garantendo la privacy differenziale in set di dati in evoluzione.

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Questo articolo presenta un metodo per usare GAN con dati protetti da privacy.

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Una nuova libreria semplifica i metodi di auditing per la privacy differenziale per garantire la protezione dei dati.

DBFed mira a ridurre il bias nell'IA mantenendo la privacy dei dati.

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Fed-CPrompt migliora l'apprendimento continuo federato mantenendo la privacy degli utenti.

Esaminando metodi per rimuovere i dati personali dai modelli di intelligenza artificiale in modo efficace.

Esaminando le vulnerabilità e le soluzioni nel panorama della comunicazione 5G.

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Un nuovo framework bilancia privacy e utilità nell'apprendimento dei grafi.

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Uno studio rivela che le opinioni del pubblico sulle app per il COVID-19 sono cambiate col tempo.

Un nuovo modo per migliorare l'efficienza del Federated Learning e le prestazioni del modello.

Questa ricerca offre un modo per creare dialoghi naturali rispettando la privacy.

Esaminando come gli utenti percepiscono i rischi di privacy nel condividere informazioni sensibili.

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Un nuovo metodo migliora la tecnologia di riconoscimento vocale senza perdere le conoscenze apprese in precedenza.

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Esaminando come la privacy differenziale impatti le reti neurali grafiche nelle applicazioni mediche.

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Esplora come la privacy differenziale protegga i dati individuali durante l'analisi collettiva.

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Esaminando i punti di forza e di debolezza del split learning nella privacy dei dati.

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La nuova libreria migliora la creazione di dataset per la ricerca nel machine learning.