Articoli più recenti per Privacy dei dati

Integrare l'IA spiegabile nel 6G aumenta la fiducia degli utenti e le prestazioni.

Esaminare il bilancio tra condivisione dei dati e privacy dei pazienti nella ricerca biomedica.

Esplorando i rischi per la privacy e le strategie per gestire le perdite di dati nei modelli linguistici.

FedBug affronta il drift dei clienti mentre migliora l'efficienza e la privacy dell'apprendimento federato.

Epsilon* valuta i rischi per la privacy nell'apprendimento automatico senza bisogno di accesso ai dati sensibili.

Un dataset completo fa luce sulle richieste di probe Wi-Fi e sulla privacy degli utenti.

La ricerca mostra che usare immagini sintetiche per segmentare i polipi è molto promettente.

Un nuovo metodo per migliorare l'equità nella selezione dei client nel federated learning.

Questo articolo presenta nuove tecniche per migliorare la privacy differenziale nell'addestramento dei modelli.

Uno sguardo alla sicurezza della comunicazione nei sistemi di apprendimento federato decentralizzati.

Nuovi metodi migliorano l'efficienza dell'addestramento dei modelli e la privacy nel deep learning.

Esplorando come proteggere i dati personali sulla salute nei sistemi sanitari del metaverso.

Un nuovo metodo per migliorare l'analisi della supply chain rispettando la privacy dei dati.

Approcci innovativi migliorano la privacy dei dati e le prestazioni dei modelli nei dispositivi connessi.

Esplorare le sfide di sicurezza e le soluzioni nel panorama in evoluzione del Web 3.0.

Questo articolo parla dell'importanza del campionamento e del suo ruolo nel mantenere la privacy dei dati.

Esplorare il ruolo dell'AI nella gestione delle complesse richieste delle reti 6G.

HeteFedRec migliora i sistemi di raccomandazione federati mantenendo la privacy degli utenti.

FedDRL migliora l'apprendimento federato concentrandosi sulla qualità del modello e sulla sicurezza.

Questo studio esamina metodi per proteggere la privacy mentre si analizzano conversazioni parlate.

Esaminando le vulnerabilità del rounding casuale nei dati del censimento canadese.

Questo studio analizza come la perdita di pacchetti influisce sulle prestazioni nel Split-Federated Learning.

Esplora l'attacco di furto di link tramite Node Injection e le preoccupazioni sulla privacy nelle GNN.

Esplorare metodi avanzati per migliorare la privacy dei dati nel machine learning usando tecniche quantistiche.

Uno sguardo al splitfed learning e ai suoi vantaggi per i dispositivi IoT.

Jellybean, una tecnica innovativa, permette connessioni sicure senza segreti condivisi.

SIP bilancia la condivisione dei dati e la privacy per le applicazioni in tempo reale.

I dati anonimi sui movimenti danno un'idea del comportamento umano nelle città.

Uno strumento per mantenere la riservatezza e l'integrità nella gestione dei dati di ricerca.

Il Federated Learning permette di allenare modelli in modo sicuro senza esporre dati personali.

Uno sguardo sull'aumento delle liste di indirizzi IPv6 più grandi e le loro implicazioni.

L'istruzione 5.0 mescola tecnologia con un apprendimento personalizzato per tutti gli studenti.

Il Federated Learning migliora l'accuratezza statistica proteggendo la privacy delle persone nella raccolta dei dati.

Esplorando i problemi di privacy nel fine-tuning dei modelli di AI come GPT-3.

Un nuovo approccio per migliorare l'accuratezza e la privacy nel trading di dati privati.

Un approccio nuovo per proteggere la privacy nell'analisi dei dati delle serie temporali.

AQUILA migliora l'apprendimento federato ottimizzando la selezione dei dispositivi e la comunicazione dei dati.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento federato mantenendo la privacy dei dati dei pazienti.

Un nuovo modello protegge i movimenti degli utenti garantendo al contempo l'utilità dei dati.

Le FPGA migliorano l'efficienza e la sicurezza dei processi di Federated Learning.