Articoli più recenti per Privacy dei dati

FCCA migliora l'accuratezza del modello garantendo allo stesso tempo la privacy degli utenti nell'apprendimento federato.

Uno sguardo a come l'apprendimento federato e il potatura dei modelli migliorano le performance delle reti wireless.

Il framework LDP-Auditor stima la perdita di privacy nei metodi di Privacy Differenziale Locale.

L'apprendimento federato migliora il riconoscimento vocale mantenendo i dati dell'utente privati.

Un nuovo approccio bilancia privacy e performance nel training delle GNN.

Un nuovo protocollo mira a migliorare la privacy nelle transazioni con carta.

Questo articolo esplora un metodo per migliorare l'apprendimento federato con comunicazioni efficienti.

Questo metodo migliora il rilevamento dei disturbi cerebrali mantenendo sicuri i dati dei pazienti.

EdgeFL semplifica l'apprendimento federato mantenendo la privacy dei dati e l'efficienza.

Un nuovo metodo migliora la privacy per le immagini raccolte da telecamere fisheye nelle auto a guida autonoma.

Metodi innovativi migliorano la sicurezza nella comunicazione digitale per informazioni sensibili.

La steganalisi aiuta a scoprire messaggi nascosti nei multimedia, garantendo comunicazioni sicure.

Nuovi metodi migliorano l'efficienza dell'apprendimento federato mantenendo la privacy dei dati.

Questo studio valuta l'efficacia dei sistemi di intelligenza artificiale nell'aiutare gli utenti con le politiche sulla privacy.

Come il transfer learning migliora la rilevazione delle minacce e la privacy nella cybersecurity.

Un nuovo metodo che usa l'apprendimento federato per la mappatura su larga scala con campi di radianza neurale.

La ricerca dimostra come i LLM possano migliorare la privacy mantenendo l'efficacia del modello linguistico.

Nuovi metodi migliorano l'addestramento dei modelli proteggendo la privacy dei dati degli utenti.

Esplorare le vulnerabilità e le strategie difensive nei sistemi di comunicazione semantica.

Fairness as a Service affronta il bias nei sistemi di machine learning in modo sicuro.

La ricerca cerca di migliorare il monitoraggio e la prevenzione delle infezioni nelle case di cura.

Nuovi metodi per preservare la privacy mentre si condivide informazioni tra più gruppi.

Un modo per affrontare le preoccupazioni sulla privacy e l'equità nel machine learning.

Un nuovo metodo che usa le TEE per proteggere i modelli di machine learning nell'apprendimento federato.

Imparare dal Drift migliora le performance del modello nel federated learning con dati diversi.

FedDIP ottimizza la comunicazione nel federated learning attraverso potatura dinamica e regolarizzazione.

Questo articolo esamina il ruolo delle PET nel rispetto della privacy dei dati e le loro applicazioni.

Esaminando le complessità della privacy dei dati e del disimparare nel machine learning.

FedJudge offre un approccio incentrato sulla privacy per l'addestramento dei modelli di linguaggio legale.

Questo lavoro parla della generazione di dati sintetici usando la privacy differenziale per studi economici.

Un metodo che combina il Split Learning con la crittografia omomorfa migliora la privacy nell'apprendimento automatico.

Un metodo per ottimizzare le impostazioni della privacy per una migliore protezione dei dati e utilità.

Un nuovo framework garantisce che le risposte dei dati sintetici siano affidabili per la ricerca.

Un framework per garantire la privacy degli utenti nei GNN mantenendo l'accuratezza.

Uno sguardo alle sfide nell'Apprendimento Federato dagli attacchi di ricostruzione dei dati.

Un metodo che permette l'apprendimento automatico su dati criptati per proteggere la privacy degli utenti.

Uno studio per capire qual è l'opzione migliore mantenendo la privacy dei dati.

Questo metodo migliora le raccomandazioni proteggendo la privacy dei dati degli utenti.

Esplorare modi per migliorare la condivisione dei dati garantendo la privacy degli utenti.

Esplorare metodi di privacy differenziale per ottenere insights sicuri sui dati.