Articoli più recenti per Privacy dei dati

Un metodo per un uso sicuro ed efficiente dei LLM mantenendo la privacy degli utenti.

KARD migliora i modelli piccoli integrando conoscenze esterne per un ragionamento migliore.

Esaminando come i classificatori selettivi preservano la privacy e l'accuratezza delle previsioni.

Esaminare l'interazione tra i metodi di comunicazione e la privacy negli spazi virtuali.

Uno sguardo a come la privacy differenziale protegge le informazioni individuali nell'analisi dei dati.

Questo documento parla di metodi per migliorare l'efficienza della comunicazione nel split learning, mantenendo però le prestazioni del modello.

Un'immersione profonda negli attacchi di morphing facciale e nei metodi di rilevamento.

Uno sguardo all'ottimizzazione convessa differenzialmente privata per la protezione dei dati nel machine learning.

Uno studio sull'efficacia degli attacchi nei quartieri nel rivelare i dati di addestramento.

Esaminando il conflitto tra accesso ai dati e riservatezza nella ricerca.

Un nuovo framework per l'apprendimento federato si adatta ai dati che cambiano mantenendo la privacy.

Questo documento analizza l'importanza dell'indistinguibilità statistica negli algoritmi di apprendimento.

Esaminare l'efficacia e le sfide dei dataset non apprendibili nella protezione delle informazioni private.

L'apprendimento federato migliora l'addestramento dei modelli mantenendo i dati degli utenti privati.

Un nuovo metodo garantisce la privacy nella classificazione del linguaggio senza compromettere le prestazioni.

Usare l'apprendimento federato per migliorare l'analisi vocale nella diagnosi del Parkinson in diverse lingue.

I nuovi modelli migliorano la comunicazione aria-terra usando l'apprendimento federato e reti neurali generative.

Un metodo per addestrare modelli che protegge la privacy dei dati mentre migliora la collaborazione.

Un nuovo framework migliora la velocità e l'efficienza dell'apprendimento federato mentre protegge la privacy.

Bilanciare la privacy degli utenti e le decisioni nell'IA con tecniche di privacy differenziale.

Un nuovo framework migliora l'analisi dei dati di telerilevamento mantenendo la privacy.

Quest'articolo esamina gli effetti dei modelli di privacy sul monitoraggio dei livelli di CO2 negli edifici intelligenti.

Questo articolo esamina gli attacchi di inferenza degli attributi sulle GNN e il loro impatto sulla privacy.

Questo articolo esplora i vantaggi e le sfide dell'apprendimento federato decentralizzato.

Combinare l'apprendimento federato e il MIMO migliora la privacy e l'efficienza nei sistemi wireless.

Uno sguardo a garantire l'affidabilità nelle strutture dati verificabili.

FedMSA migliora l'apprendimento federato ottimizzando la comunicazione e l'efficienza nel training decentralizzato.

Affrontare la privacy e l'accuratezza nell'analisi dei dati sintetici tramite l'inferenza bayesiana.

Nuovi metodi migliorano la privacy mantenendo il significato e la struttura del testo.

Nuovi metodi migliorano l'accuratezza del riconoscimento facciale pur affrontando le preoccupazioni sulla privacy.

Un nuovo framework migliora la consegna dei contenuti nelle aree urbane affollate.

Lo studio valuta i rischi per la privacy dei modelli generativi nella condivisione dei dati medici.

Il framework punta a proteggere la privacy dei pazienti nella condivisione di dati medici sintetici.

Il framework GPT-FL migliora il federated learning usando dati sintetici.

Un metodo per rimuovere dati dai modelli di machine learning garantendo la privacy.

Un nuovo metodo migliora la privacy e l'accuratezza per i dati ad alta dimensione.

Esplorando l'apprendimento che preserva la privacy mentre affrontiamo problemi di comunicazione nell'apprendimento rinforzato federato.

Un metodo per proteggere i dati sensibili nel machine learning usando il controllo del flusso d'informazione.

Questo articolo parla dei rischi per la privacy dei dati e dei metodi di rilevamento nell'apprendimento federato.

Uno sguardo alle caratteristiche, ai vantaggi e alle sfide del Web 3.0.