Articoli più recenti per Privacy dei dati

Scopri come la personalizzazione trasforma le esperienze di ricerca video per gli utenti.

Uno sguardo alla Distillazione del Dimenticanza del Punteggio e il suo impatto sull'AI generativa.

Esplorando i vantaggi e le sfide dei compagni AI che ricordano le interazioni degli utenti.

Scopri come la privacy differenziale migliora l'analisi dei dati proteggendo le informazioni personali.

Nuovi metodi migliorano i modelli di linguaggio per le preferenze individuali degli utenti.

Il nuovo metodo MEOW affronta l'eliminazione dei dati sensibili nei LLM senza perdere prestazioni.

Un nuovo metodo combina il Federated Learning e l'Adversarial Training per la rilevazione delle minacce interne.

Una nuova piattaforma guidata dall'IA punta a migliorare la sicurezza nella sanità.

Questo articolo parla di metodi di dati incentrati sulla privacy usando l'apprendimento federato e l'hashing di trasferimento profondo.

Un nuovo approccio migliora i processi di apprendimento federato per una migliore trasmissione dei dati.

Esplorando come i dati sintetici proteggono la privacy mentre permettono l'accesso alla ricerca.

Un nuovo metodo aiuta i modelli linguistici a dimenticare informazioni specifiche in modo efficace.

Questo articolo esamina un nuovo approccio per garantire la crittografia a chiave pubblica.

Combinare il Federated Learning e la tecnologia quantistica promette una gestione dei dati più sicura nell'IA.

Tecniche per bilanciare la distribuzione dei dati nel federated learning per migliorare le prestazioni del modello.

Questo articolo parla di metodi per mantenere la privacy nelle soluzioni di ottimizzazione.

Uno sguardo alle preoccupazioni sulla privacy nei sistemi di apprendimento centralizzati e decentralizzati.

Esaminare le sfide di privacy legate all'Apprendimento Federato e agli attacchi di inversione del gradiente.

Metodi innovativi proteggono la privacy dei pazienti mentre promuovono la collaborazione nella ricerca medica.

Esaminando i problemi di ampliare i modelli di intelligenza artificiale oltre il necessario.

Questo approccio migliora l'efficienza nell'addestramento dei modelli su grandi dati di grafi, proteggendo al contempo la privacy.

WAFeL migliora la collaborazione tra dispositivi nell'apprendimento federato, aumentando l'efficienza.

Bilanciare privacy e prestazioni nell'IA attraverso tecniche innovative di dimenticamento.

Uno sguardo alle questioni di privacy dei dati in Android Automotive OS.

Esplorando i metodi di fattorizzazione delle matrici nei dati distribuiti tra i clienti.

Questo framework semplifica la comprensione delle politiche sulla privacy usando la tecnologia AI.

CFVNet migliora l'accuratezza e la sicurezza del riconoscimento delle vene delle dita grazie a tecniche innovative.

Un metodo per migliorare la privacy nei sistemi MIMO ISAC contro potenziali minacce.

Uno sguardo all'Apprendimento Federato Gerarchico e ai suoi vantaggi per la privacy dei dispositivi.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento federato riducendo la trasmissione dei dati e il consumo energetico.

Un nuovo approccio usa dati sintetici per migliorare il riconoscimento del dolore nei video.

Questo documento parla di metodi per anonimizzare le reti mantenendo l'utilità dei dati.

Esplorando l'importanza della responsabilità nei sistemi software che influenzano gli esiti sociali e legali.

Un nuovo metodo migliora la stima del gradiente mantenendo la privacy dei dati nell'apprendimento federato.

Questo benchmark valuta le minacce alla privacy e i meccanismi di difesa nei modelli di NLP.

Questo articolo si concentra sull'identificazione dell'abuso di dati nei modelli da testo a immagine.

Un nuovo metodo protegge la privacy mentre si trovano i valori massimi nelle reti distribuite.

La crittografia selettiva migliora la privacy mantenendo le performance del modello nell'apprendimento collaborativo.

Un nuovo metodo bilancia personalizzazione e privacy nell'apprendimento federato.

Introducendo un framework per il training sicuro dei modelli di machine learning.