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Strategie per analizzare dati sensibili mantenendo la privacy.

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Esplorare metodi di fine-tuning per migliorare l'accuratezza del modello garantendo la privacy dei dati.

Esaminando i rischi degli attacchi di avvelenamento dei modelli nei sistemi di apprendimento federato.

Questo articolo esplora metodi per proteggere la privacy mentre si analizzano i dati in modo efficace.

Un protocollo sicuro per proteggere i dati degli utenti nel machine learning.

I robot ottimizzano il movimento usando una nuova tecnica di apprendimento collaborativo.

DA-DPFL migliora l'apprendimento federato riducendo i costi e il tempo di addestramento.

Esplorare il ruolo delle immagini di iris sintetiche nei sistemi biometrici.

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Ottimizzazione dei metodi di generazione del rumore per una migliore privacy dei dati nelle applicazioni in streaming.

Nuovi metodi migliorano la privacy e la resilienza al dropout nell'apprendimento decentralizzato.

Un nuovo metodo affronta le minacce bizantine mentre protegge la privacy dei dati degli utenti.

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Uno studio delle recensioni degli utenti offre spunti sull'efficacia delle app per il tracciamento dei contatti.

Nuovi algoritmi migliorano la privacy in compiti di ottimizzazione complessi.

Questo articolo esamina nuovi metodi per il machine learning che preservano la privacy.

Nuova metrica misura la somiglianza dei dataset mantenendo la privacy nel Federated Learning.

Un nuovo dataset offre informazioni sulle nascite proteggendo al contempo i dati personali.

Uno sguardo agli attacchi backdoor mirati nei sistemi di machine learning federato.

Un nuovo metodo migliora la condivisione dei dati IoT garantendo al contempo privacy ed efficienza energetica.

ISO/IEC TS 27560:2023 guida le organizzazioni nella gestione dei registri di consenso.

Un nuovo framework migliora l'apprendimento dai modelli pre-addestrati senza dati originali.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza dell'addestramento del machine learning mantenendo la privacy dei dati.

Un sistema rileva e rimuove gli script di tracciamento dal codice web impacchettato.

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Un framework per garantire dispositivi affidabili nell'apprendimento federato per la privacy dei dati urbani.

Esaminando i rischi e la governance di Claude, un chatbot AI di Anthropic.

Un nuovo framework migliora la valutazione degli algoritmi di apprendimento federato in diverse applicazioni.

Un nuovo metodo che bilancia la privacy e la qualità del testo nei modelli linguistici.

Analizzando le sfide sulla privacy nella comunicazione critica all'interno dei framework della tecnologia 5G.

Questo documento parla di come combinare l'apprendimento federato e l'apprendimento contrastivo per migliorare la privacy dei dati e le prestazioni del modello.

Una guida per proteggere la privacy dei dati individuali mentre si permette l'analisi dei dati.

Scopri come l'apprendimento federato mantiene i dati privati mentre migliora il machine learning.

La ricerca affronta le preoccupazioni sulla privacy nei modelli di linguaggio attraverso metodi innovativi di disapprendimento.

Esplorare metodi di apprendimento federato per proteggere la privacy degli utenti e migliorare le prestazioni del modello.

Un nuovo metodo presenta rischi significativi per la privacy nell'apprendimento federato.