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Un nuovo metodo per contare i cicli nei grafi mantenendo la privacy dell'utente.

L'unlearning nei grafi offre una soluzione per rimuovere dati obsoleti senza dover riaddestrare tutto.

CryptoTrain combina tecniche crittografiche per proteggere i dati sensibili durante l'addestramento del machine learning.

FeDETR usa l'apprendimento federato per migliorare la valutazione della stenosi coronarica.

I sistemi personalizzati migliorano il monitoraggio della salute e del comportamento attraverso modelli adattati.

Si esplorano metodi per migliorare la privacy nell'analisi di Cox federata.

TLSNotary garantisce l'autenticità dei dati mantenendo la privacy dei clienti nelle comunicazioni online.

Uno sguardo a come la privacy differenziale protegge i dati individuali in un mondo guidato dai dati.

Esplorare la necessità di un'adeguata applicazione delle politiche di utilizzo dei dati.

Una panoramica sulla perdita di informazioni, il suo impatto e come misurarla.

Esaminare le intuizioni locali sulla privacy dei dati mobili durante un'iniziativa di aiuto per la pandemia.

Un sondaggio rivela le attitudini verso le app per la salute e la condivisione dei dati tra le diverse generazioni.

Uno sguardo ai rischi per la privacy e ai metodi sicuri per l'IA generativa.

Esaminando come i modelli SSL memorizzano i punti dati e le sue implicazioni.

A-FedPD allinea gli aggiornamenti dei modelli per ridurre l'instabilità dell'addestramento nel federated learning.

Un nuovo metodo prevede i rischi di memorizzazione nei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni per migliorare la privacy.

Un nuovo metodo migliora la privacy nella condivisione dei dati per le previsioni delle smart city.

TAKFL ottimizza la condivisione della conoscenza nell'apprendimento federato per le diverse capacità dei dispositivi.

Questo documento migliora l'apprendimento federato per le GNN mantenendo la privacy dell'utente.

Nuovi metodi migliorano la verifica dell'uso dei dati nei sistemi di Federated Learning.

Uno studio che confronta le minacce alla privacy nei reti neurali spiking e artificiali.

Un nuovo metodo protegge l'apprendimento decentralizzato dagli attacchi di avvelenamento dei dati.

Un nuovo metodo per migliorare la resilienza del Federated Learning contro gli attacchi ai dati.

Capire le complicazioni nel dimostrare l'uso dei dati nell'addestramento dell'IA.

Combinare prompt globali e locali migliora i modelli di apprendimento federato mantenendo la privacy dei dati.

Un nuovo modello offre spunti sulle tendenze lavorative mentre protegge i dati sensibili.

Uno sguardo alle sfide e soluzioni del federated learning per mantenere la privacy dei dati e l'accuratezza dei modelli.

Strategie innovative migliorano il rilevamento di eventi rari nei sistemi di apprendimento federato.

FLeNS migliora il federated learning bilanciando la velocità di apprendimento e l'efficienza nella comunicazione.

Esaminando le vulnerabilità della privacy nell'apprendimento federato e le loro implicazioni per la sicurezza dei dati.

L'IA migliora il rilevamento dei calcoli renali garantendo la privacy dei dati dei pazienti.

La ricerca dimostra che i LLM possono generare codice sintetico utile per insegnare.

Scopri come l'apprendimento federato adatta l'IA alle preferenze individuali mantenendo la privacy.

L'adattamento personalizzato per il cliente migliora l'efficienza dell'apprendimento federato e la privacy.

Uno sguardo agli attacchi di inferenza sull'appartenenza e la loro rilevanza nella privacy dei dati.

Un nuovo metodo protegge i dati sensibili nell'ottimizzazione QUBO.

MASA offre una soluzione per migliorare la sicurezza nei sistemi di Federated Learning.

Scopri come i dati sintetici possono migliorare l'analisi del comportamento dei dipendenti proteggendo la privacy.

WaKA svela come i punti dati influenzano i modelli mentre valuta i rischi per la privacy.

Un nuovo metodo per proteggere i contatori intelligenti dagli attacchi FDI, mantenendo la privacy.