Articoli più recenti per Privacy dei dati

Esaminando l'importanza della privacy attraverso il disimparare l'identità nel machine learning.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza del "machine unlearning" mantenendo le prestazioni del modello.

Uno sguardo più da vicino ai nuovi metodi per l'anonimizzazione dei testi e ai loro vantaggi.

Un metodo per migliorare il machine learning garantendo la privacy dei dati.

La collaborazione nella sanità tramite l'apprendimento federato migliora la classificazione delle immagini mediche mantenendo la privacy al sicuro.

PSVAE offre un metodo più veloce per creare dati tabulari sintetici di alta qualità.

Un framework per valutare i modelli di Federated Learning in scenari reali.

Un nuovo metodo migliora la previsione della durata dei soggiorni in ospedale proteggendo la privacy dei pazienti.

Un nuovo approccio migliora l'addestramento dei modelli proteggendo la privacy dei dati.

Uno studio sulle caratteristiche del traffico di rete dei dispositivi medici per una sicurezza migliore.

Esaminando la privacy differenziale e la regressione NTK per proteggere i dati degli utenti nell'AI.

Uno sguardo a come i modelli open-source si confrontano con quelli commerciali nei compiti biomedici.

Uno sguardo più da vicino ai rischi di divulgazione nei dati sintetici e alla protezione della privacy.

La Sri Lanka approva una legge sulla privacy per proteggere i dati dei pazienti nelle app sanitarie.

FedDM migliora l'apprendimento federato per i modelli di diffusione, garantendo la privacy dei dati.

Esplorando la privacy differenziale per proteggere info sensibili nelle applicazioni di IA.

Un nuovo approccio punta a proteggere la privacy dell'utente mentre migliora l'accuratezza dei risultati.

L'apprendimento federato migliora il machine learning garantendo la privacy dei dati nei contesti industriali.

Un nuovo metodo migliora la distillazione dei dataset, aumentando l'efficienza dell'addestramento del modello.

Un nuovo metodo migliora l'imaging medico mentre protegge i dati dei pazienti.

Esaminando il ruolo della robustezza nella stima di distribuzioni sconosciute a partire da campioni.

Uno studio su come migliorare il software grazie alle recensioni degli utenti e alle intuizioni etiche.

Un nuovo metodo migliora la sicurezza delle reti intelligenti mantenendo la privacy degli utenti.

Esplorare rischi e strategie di difesa per i modelli di linguaggio grandi.

CCNet migliora le prestazioni del modello su nuovi dati mantenendo la privacy degli utenti.

PUFFLE offre una soluzione per le sfide di privacy, utilità e giustizia nell'apprendimento automatico.

Un sistema che permette ai proprietari dei dati di controllare usi non autorizzati dei loro dati nel ML.

Uno studio presenta SeqMIA per migliorare la privacy contro gli attacchi di inferenza di appartenenza.

Un nuovo modo per migliorare la classificazione delle immagini mediche mantenendo la privacy dei pazienti.

Una nuova architettura migliora l'analisi video su dispositivi piccoli usando più fotogrammi.

Uno studio su come migliorare la comunicazione wireless tramite metodi avanzati di tracciamento e previsione.

Questo studio svela nuovi metodi per ricostruire i dati di addestramento da immagini ad alta risoluzione.

Questo articolo valuta l'efficacia degli agenti web nella gestione di compiti online complessi.

Un nuovo sistema migliora la sicurezza dei veicoli nell'era del 6G.

Esaminando i vantaggi e i pericoli dell'IA nella nostra tecnologia mobile quotidiana.

Questo articolo esplora il Recycling della Conoscenza per migliorare l'addestramento dei dati sintetici nei classificatori.

Questo metodo migliora la privacy mentre aumenta l'accuratezza del modello nell'IA.

Presentiamo un framework che trova un equilibrio tra privacy e rilevamento efficace degli eventi sociali.

Un nuovo modo per migliorare le prestazioni nell'apprendimento federato gerarchico.

Un nuovo linguaggio di programmazione migliora la verifica della sicurezza del protocollo MPC.