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

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

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Come gli strumenti linguistici avanzati stanno trasformando l'analisi delle politiche sulla privacy.

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Introducendo un protocollo per la previsione di collegamenti che preserva la privacy in grafi distribuiti.

Esplorando come gli attaccanti sfruttano i modelli di linguaggio grandi per estrarre conoscenze.

Un nuovo metodo protegge i dati sensibili durante l'addestramento dei modelli di machine learning.

DFedADMM e DFedADMM-SAM migliorano l'addestramento dei modelli garantendo la privacy dei dati.

Fed-LSAE potenzia la sicurezza nel federated learning e contrasta gli attacchi di avvelenamento.

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NOMA presenta rischi di sicurezza unici a causa dei canali condivisi tra più utenti.

Questo studio esamina i metodi di comunicazione sicura nell'IIoT usando tecniche NOMA.

La sanificazione delle informazioni aiuta a proteggere i dati sensibili nei modelli linguistici.

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Il ruolo dell'IA nella trasformazione della gestione delle reti per le tecnologie wireless avanzate.

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Un nuovo protocollo garantisce la privacy nei calcoli usando sistemi SN P.

Presentiamo PFL-GAN: una soluzione su misura per la variabilità dei clienti nell'apprendimento federato.

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Uno sguardo all'unlearning delle macchine per migliorare i modelli generativi e i loro output.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza del modello attraverso l'apprendimento federato e la regressione kernel.

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Uno sguardo all'Apprendimento Profondo Equilibrato Federato e il suo impatto sull'IA.

SANGEA offre un approccio scalabile per creare grafi sintetici di alta qualità.

Una guida all'apprendimento automatico distribuito collaborativo mantenendo la privacy dei dati.

Un nuovo modo per condividere dati in modo sicuro, mantenendo privacy e rispetto delle norme.

Esaminare la fiducia degli utenti in ChatGPT per decisioni legate alla salute.

SHIELD combina analisi genetica con protezioni della privacy per una ricerca sicura.

I dati sintetici aiutano a prevedere i rischi del COVID-19 tra i veterani, garantendo al contempo la privacy.