Articoli più recenti per Privacy dei dati

BasedAI usa la crittografia per garantire la privacy mentre migliora le prestazioni del modello linguistico.

Uno sguardo a come l'analisi dei dati può mantenere la privacy individuale.

Un metodo per rimuovere abilità indesiderate dai modelli linguistici mantenendo intatte le funzioni essenziali.

Un nuovo metodo migliora le previsioni del carico energetico garantendo la privacy dei dati.

Asyn2F migliora l'apprendimento federato asincrono per una migliore formazione del modello e privacy dei dati.

Un nuovo approccio migliora l'accuratezza dell'apprendimento automatico garantendo al contempo la privacy dei dati.

Un nuovo approccio alla rappresentazione delle immagini con privacy differenziale tramite didascalie.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza dell'apprendimento federato usando strategie di aggiornamento dei client.

Esaminando l'unlearning federato e le sue sfide nella privacy del machine learning.

La ricerca mostra come i LLM possono rivelare dati di addestramento, sollevando preoccupazioni sulla privacy.

Questo articolo parla di soluzioni per la privacy nei problemi di Max Cover e Set Cover.

Uno sguardo ai rischi del data poisoning nei sistemi di apprendimento federato.

Un nuovo framework unisce modelli grandi e piccoli per dare priorità alla protezione dei dati degli utenti.

Affrontare le sfide nel federated learning a causa della diversità di dispositivi e dati.

P2M2-CDR migliora le raccomandazioni proteggendo la privacy degli utenti con tecniche avanzate di gestione dei dati.

Esplorare tecniche di protezione della privacy nel machine learning e il loro significato.

Un nuovo approccio migliora il recupero dei dati affrontando allo stesso tempo le preoccupazioni sulla privacy nell'apprendimento federato.

Nuovi meccanismi migliorano la privacy mantenendo l'utilità dei dati nel machine learning.

Algoritmi innovativi usano dati pubblici per proteggere la privacy nell'analisi dei dati.

Uno sguardo all'apprendimento federato e al suo impatto sulle decisioni aziendali.

Un metodo per gli agenti di stimare funzioni senza condividere direttamente i dati.

Indagare gli effetti del rumore sul training delle reti neurali profonde e sulla privacy.

Un nuovo approccio decentralizzato migliora le prestazioni di apprendimento nelle reti IoT con risorse limitate.

Questa ricerca svela minacce alla privacy in modelli tematici più semplici come l'LDA.

Un nuovo framework migliora la privacy nelle immagini generate dall'AI garantendo anche efficienza.

Questo articolo parla dei metodi di privacy per dati tabulari nei grandi modelli linguistici.

Impara a condividere in modo sicuro le informazioni sulle minacce tra le organizzazioni.

Esaminando i fattori che influenzano la fiducia nella tecnologia AI attraverso opinioni diverse.

Un nuovo framework per migliorare l'apprendimento nel Federated Incremental Learning garantendo la privacy dei dati.

Esplorare i rischi per la privacy legati agli attacchi di inferenza di appartenenza nel machine learning.

Nuove tecniche per migliorare la privacy mantenendo la qualità delle raccomandazioni.

Nuova libreria basata su JAX semplifica l'apprendimento federato per un migliore addestramento del modello.

Questo studio migliora l'apprendimento distribuito grazie all'uso efficace di aggiornamenti ponderati nel Feedback sugli Errori.

Uno studio sulla giustezza delle politiche sulla privacy e il loro impatto sulla fiducia degli utenti.

Esplorando le ultime novità sui dati sintetici e le sfide sulla privacy.

Un nuovo schema migliora la sicurezza e la privacy nelle reti a piccole celle.

Un nuovo meccanismo migliora la generazione di dati sintetici proteggendo al contempo la privacy individuale.

Nuovi metodi migliorano la capacità dell'IA di dimenticare dati mantenendo le prestazioni.

Esaminando l'impatto dei dati pregressi sulla privacy differenziale negli attacchi di ricostruzione delle immagini.

Un nuovo modo per semplificare gli accordi di accesso ai dati.