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GLASU migliora l'efficienza della comunicazione nell'apprendimento federato verticale usando dati grafici.

Un nuovo metodo migliora il monitoraggio dei dispositivi proteggendo la privacy degli utenti.

Lo studio valuta quanto bene le app Android seguano la legge sulla privacy della California.

Presentiamo un nuovo metodo di apprendimento federato per migliorare la percezione BEV nelle auto a guida autonoma.

Nuovi metodi generano immagini mediche con dati limitati per una migliore rilevazione delle malattie.

Nuovo metodo migliora la stadiazione e l'affidabilità della previsione della retinopatia diabetica.

Il metodo EZClone svela vulnerabilità nelle architetture DNN, mettendo a rischio la sicurezza.

Il framework GUIDED offre un unlearning efficace per i dati grafici, migliorando la protezione della privacy.

Discutere degli attacchi di avvelenamento e delle strategie di difesa per i sistemi di raccomandazione federati.

Una nuova tecnica garantisce la privacy dei dati nel machine learning collaborativo.

Nuovo metodo migliora l'interpretazione della risonanza magnetica usando dati limitati da cliniche più piccole.

Posizionare bene i sensori negli edifici protegge la privacy mentre raccoglie dati utili.

Un nuovo framework migliora la sicurezza delle smart grid mantenendo la privacy dei dati.

Una panoramica del ruolo della privacy differenziale nella protezione dei dati sensibili.

Esplorando metodi sicuri per combinare comunicazione e sensori nelle reti mobili.

Nuovi metodi creano dati sintetici per proteggere la privacy nella ricerca sui sistemi energetici.

Utilizzare i modelli di scrittura per migliorare la verifica degli utenti online.

Nuovi metodi aiutano a creare dati sanitari realistici proteggendo la privacy.

Nuovi metodi nell'unlearning delle macchine migliorano la privacy dei dati e l'efficienza dei modelli.

Esaminare l'equità nei metodi di privacy per l'uso dei dati di posizione.

Esaminare la privacy differenziale locale e l'analisi vettoriale numerica per la condivisione sicura dei dati.

FeDiSa migliora la sicurezza e l'efficienza nei sistemi elettrici contro le minacce informatiche.

APES e S-APES migliorano la privacy nell'apprendimento federato mantenendo l'accuratezza.

GraphGANFed combina metodi all'avanguardia per la generazione di molecole, garantendo al contempo la privacy dei dati.

Nuovi metodi aiutano gli ospedali a diagnosticare il COVID-19 proteggendo la privacy dei pazienti.

Un'indagine rivela le opinioni dei pazienti australiani con cancro sulle pratiche di condivisione dei dati.

Un nuovo approccio migliora l'apprendimento federato riducendo la deriva e l'oblio dei client.

Uno sguardo all'importanza di proteggere i dati personali nella tecnologia.

Un nuovo metodo permette agli utenti di proteggere la propria privacy dei dati nel federated learning.

FedShift affronta il problema dell'imbalance di classe nell'apprendimento federato per migliorare le prestazioni del modello.

Esplora il ruolo dell'apprendimento federato nel migliorare l'efficienza delle comunicazioni satellitari MIMO.

Questo articolo valuta i rischi di ri-identificazione nelle rappresentazioni degli utenti e le misure di privacy.

SF-Relate migliora gli studi genomici identificando i parenti in modo sicuro ed efficiente.

Un algoritmo privato per analizzare i componenti grafici protegge la privacy individuale.

Esplorando l'apprendimento federato nella presa di decisioni con banditi contestuali e preservazione della privacy.

Esplorare l'approccio dell'ABS per proteggere la privacy mentre fornisce informazioni statistiche essenziali.

Vers migliora il computing distribuito grazie a una gestione decentralizzata dei dati e a una sicurezza robusta.

I sistemi CIM migliorano l'efficienza ma espongono a vulnerabilità agli attacchi side-channel.

MedAlpaca migliora i modelli di AI medica e i dati di addestramento per una cura dei pazienti migliore.

PFELS combina privacy ed efficienza energetica nell'apprendimento federato.