差分プライバシー に関する最新の記事

フェデレーテッド機械学習のプライバシー保護における可能性と課題を検討する。

プライバシーを守りつつ、公開データセットを使ってより良い画像生成をする方法。

ユーザーデータの有用性を保ちながら、データを守るための基本的な方法を学ぼう。

PPSRがシンボリックリグレッションタスクでデータプライバシーを守る方法を学ぼう。

新しい防御策は、機械学習モデルを有害なデータ攻撃から守ることを目指してる。

データ分析における差分プライバシーの課題と機会を調べる。

合成データ生成はプライバシーを強化しつつ、貴重なデータ分析を可能にするんだ。

因果研究で精度を保ちながらプライバシーを守る新しい方法を探ってる。

国勢調査のデータ手法が学校計画の精度にどう影響するかを調べてる。

データプライバシー向上のための不完全シャッフルモデルを探る。

新しい詳細なWikipediaページビュー統計がプライバシー対策を使って発表されたよ。

新しい方法が医療画像の機械学習を強化し、患者のプライバシーを守るんだ。

この論文では、機械の忘却とそれが差分プライバシーにどう関係しているかについて話してるよ。

ローカル差分プライバシーがユーザーデータを守りつつ、分析を可能にする方法を発見しよう。

新しい方法がフェデレーテッドラーニングのプライバシーと攻撃に対する防御を向上させるよ。

この記事では、レコメンデーションシステムにおけるユーザーデータを守る方法について話してるよ。

この仕事は、経済研究のための差分プライバシーを使った合成データ生成について話してるよ。

新しいフレームワークが、合成データの回答が研究にとって信頼できることを保証する。

推薦システムでプライバシーを強化しつつ、正確な提案を保証するためのフレームワーク。

データプライバシーを確保しつつ最適な選択肢を見つける研究。

この方法は、ユーザーデータのプライバシーを守りながらおすすめを強化するよ。

セキュアなデータインサイトのための差分プライバシー手法を探る。

個人データのプライバシーを守りながらガウス混合を学習する研究。

この記事では、複数のアナリストがいる状況でプライバシーを管理するためのフレームワークについて話してるよ。

ユーザープライバシーを犠牲にせず、安全なデータ分析のための新しいツールチェーン。

研究は、人気のある差分プライバシーツールのユーザーフレンドリーな側面を調べている。

差分プライバシーは、分析中に個人データを守って、個々のプライバシーを確保するんだ。

SHIELDは遺伝子分析とプライバシー保護を組み合わせて、安全な研究を実現するよ。

この記事では、開発者がPETを使ってデータ保護を強化する方法について話してるよ。

DP-ZOは、言語モデルのトレーニングでプライバシーとパフォーマンスのバランスを取るんだ。

量子コンピュータアルゴリズムにおけるプライバシー違反を特定するための正式なアプローチ。

新しいアルゴリズムが回帰分析を改善しつつ、データプライバシーを優先してるよ。

差分プライバシーがどのように個人データのプライバシーを守るかを見てみよう。

合成データを作ることで、研究者は個人情報を守りながらストレスを研究できるんだ。

個人情報を守りながら共分散行列を推定するための革新的な手法。

新しいアルゴリズムがデータ分析を改善しつつ、個人のプライバシーを守る。

新しい方法がデータ駆動モデルのプライバシーと精度を向上させる。

分散型人工知能技術の信頼性を高める方法を探る。

この記事では、プライバシーを守りながら機械学習における集約データの利用について話してるよ。

デバイスネットワークで平均を計算する際にプライバシーを確保する方法を探る。