差分プライバシー に関する最新の記事

患者のプライバシーを確保しながら、合成遺伝子発現データのための生成モデルを検討中。

差分プライバシーが個人データを守りつつ、貴重な洞察を提供する方法を探る。

新しい方法がプライバシーを高めるために、プライベートセレクションメカニズムを洗練させてるよ。

データ保護法と機械学習の実践の関係を調べる。

新しい音声ベースの方法が、個人のプライバシーを侵害することなく群衆のサイズを推定する。

個人のプライバシーを守りながらベイズテストを行う方法。

情報主導の世界で個人データを守る方法を探る。

ランダムウォークアルゴリズムが分散学習におけるプライバシーをどう改善するかを見てみよう。

この記事では、プライバシーを守りながらバスの速度を推定する方法について説明しています。

フェデレーテッドラーニングとプライバシー技術を組み合わせることで、モデルをトレーニングしながらセンシティブなデータを守れるんだ。

機械学習におけるプライバシーと学習効率のバランスを探る。

研究者たちは、協力エージェント環境で機密データを守る方法を見つけた。

再構築攻撃とそれが機械学習におけるデータプライバシーに与える影響についての考察。

新しい方法が、安全なコンピュータ環境でのプライバシーと精度を向上させてるよ。

センシティブなデータを管理するシステムにおけるプライバシーの懸念について。

機械学習のプライバシー問題に効果的な手法で対処する。

データ駆動型の意思決定におけるプライバシーの課題に対処すること。

大きいバッチサイズが機械学習における差分プライバシーをどう向上させるかを探る。

オンライン学習システムにおける差分プライバシーの課題を検討する。

安全なグラフ解析のためのローカル差分プライバシー手法を探る。

強化学習における差分プライバシー手法を探って、センシティブなデータを守る。

機械学習におけるプライバシーと公平性について、差分プライバシーと最悪グループリスクを通じて話す。

新しいアルゴリズムがスパースデータの状況でプライバシーと精度を向上させるよ。

データ分析が個人のプライバシーをどう守るかって話。

フェデレーテッドラーニングと大規模言語モデルにおけるプライバシーの危険を調べる。

新しい方法がエネルギー負荷予測を向上させつつ、データプライバシーを守る。

新しいアプローチがデータプライバシーを守りつつ、機械学習の精度を向上させる。

キャプションを用いた差分プライバシーによる画像表現の新しいアプローチ。

グループディスカッションでの安全な情報共有の方法を探る。

この記事では、マックスカバー問題とセットカバー問題のプライバシーソリューションについて話してるよ。

新しいメカニズムがプライバシーを強化しつつ、機械学習におけるデータの有用性を保つよ。

革新的なアルゴリズムは、データ分析でプライバシーを守るために公共データを利用してるよ。

この研究は、LDAのようなシンプルなトピックモデルにおけるプライバシーの脅威を明らかにしているよ。

この記事では、大規模言語モデルにおける表形式データのプライバシー手法について論じているよ。

合成データとプライバシーの課題について最近の洞察を探る。

新しいメカニズムが合成データの生成を強化しつつ、個人のプライバシーを守る。

画像復元攻撃におけるデータプライオリティの差分プライバシーへの影響を調査中。

新しい方法は、パフォーマンスを維持しつつ言語モデルのデータ削除を強化することを目指している。

センシティブなデータを気にせずに安全に位置情報を特定する新しい方法。

新しい方法で画像生成の個人データを守る。