Uno sguardo all'apprendimento federato che combina la privacy differenziale e la blockchain per la sicurezza dei dati.
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Scienza all'avanguardia spiegata semplicemente
Uno sguardo all'apprendimento federato che combina la privacy differenziale e la blockchain per la sicurezza dei dati.
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Uno studio sui sistemi di apprendimento federato che usano la blockchain per una collaborazione sicura.
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Esplora i fondamenti del Federated Learning e la sua importanza nella privacy dei dati.
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Un nuovo framework valuta i metodi per anonimizzare i dati biometrici per migliorare la privacy.
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Esaminando i metodi per proteggere la privacy nelle applicazioni di deep learning usando la crittografia delle informazioni visive.
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Un nuovo modello migliora la privacy dei dati mentre aumenta l'accuratezza del machine learning.
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Esplorare la privacy differenziale a livello utente nell'addestramento di modelli linguistici grandi.
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Un metodo per migliorare l'addestramento dei modelli usando immagini mediche parzialmente etichettate.
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Esplorare i vantaggi del Federated Learning per il rilevamento delle anomalie nelle reti IoT.
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EFVFL offre un metodo stabile per comunicare in modo efficace senza condividere dati privati.
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Uno sguardo alle sfide e soluzioni per la privacy e l'integrità del federated learning.
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I modelli VQA possono rivelare informazioni private nonostante le tecniche avanzate.
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Le regole guidano l'uso sicuro e giusto delle tecnologie AI in diversi settori.
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La ricerca mette in evidenza la robustezza dei modelli e le difese nell'apprendimento federato decentralizzato.
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Un nuovo metodo migliora le prestazioni dell'IA usando set di dati pubblici, senza compromettere la privacy dei pazienti.
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Nuovi metodi affrontano i rischi per la privacy nella previsione dei dati sul movimento umano.
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Questo documento presenta metodi per migliorare le prestazioni del modello mantenendo la privacy dei dati.
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Un nuovo metodo per confrontare i meccanismi di privacy nel machine learning.
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Un nuovo metodo migliora la privacy durante l'addestramento dei modelli di deep learning.
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Questo articolo parla di machine unlearning e delle sue implicazioni per la privacy dei dati.
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Un nuovo modo per migliorare la sicurezza nel federated learning contro gli attacchi backdoor.
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Un nuovo framework aiuta i piccoli sviluppatori a creare RoPA utilizzando le esperienze degli utenti.
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Nuovi metodi per il federated learning migliorano l'efficienza e la privacy nelle reti IoT.
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Uno sguardo alla generazione di dati sintetici per la mobilità urbana e le sfide della privacy.
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Nuovi metodi stanno garantendo la privacy nella ricerca sui dati genetici.
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Introducendo FedGTG per mantenere la conoscenza mentre si impara in contesti federati.
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Nuovi metodi migliorano la protezione della privacy nei modelli di linguaggio di grandi dimensioni.
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Un nuovo metodo migliora la sicurezza dei modelli di deep learning contro minacce nascoste.
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La generazione di dati sintetici aiuta la ricerca sanitaria proteggendo la privacy dei pazienti.
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Nuovi modelli migliorano la qualità delle immagini tissutali per una diagnosi delle malattie più precisa.
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MedUniverse migliora gli strumenti di imaging medico proteggendo la privacy dei pazienti.
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Questo articolo parla di metodi di riaddestramento usando le previsioni dei modelli per una maggiore precisione.
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Scopri come i dati sintetici aiutano i rivenditori a proteggere la privacy dei clienti mentre ottengono informazioni.
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Esplorare i rischi per la privacy nei dati sintetici e introdurre l'Indice di Plagio Dati.
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Analizzando tecniche di attacco backdoor clean-label efficaci nel machine learning.
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L'apprendimento federato migliora l'imaging medico proteggendo i dati dei pazienti.
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La crittografia della memoria offre un modo nuovo per tenere i dati del cloud sicuri ed efficienti.
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Allenare DNN su microcontrollori aumenta l'efficienza e la privacy nelle tecnologie smart.
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Un nuovo approccio usa stati quantistici per confrontare informazioni private in modo sicuro.
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NeighborFL migliora l'accuratezza delle previsioni del traffico proteggendo la privacy dei dati.
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