差分プライバシー に関する最新の記事

PMixEDは、大規模言語モデルのパフォーマンスを犠牲にせずにプライバシーを向上させる。

新しい方法が、変化するデータに適応しながらオンライン連合学習のプライバシーを強化する。

重い尾を持つノイズが機械学習モデルのプライバシーをどうやって強化するかを学ぼう。

テキストデータにおける大規模言語モデルのプライバシー問題とその解決策を検討する。

GANsが作る合成データに関するプライバシーリスクと防御策を探る。

プライバシーを守りながら機械学習モデルを訓練するためのフレームワーク。

機械学習における差分プライバシーへの公共データの影響を探る。

この研究は、言語処理タスクでプライバシーを維持する方法を調べてる。

銀行はクライアントのプライバシーを守りながら、取引データを共有するのに苦労してるんだ。

新しいアルゴリズムが機械学習モデルのプライバシーと最適化を改善してるよ。

異常検知、プライバシー、そして説明可能性の関係を探る。

大規模言語モデルのプライバシーリスクとその解決策を探る。

この記事では、前処理ステップがデータプライバシーの保証にどのように影響するかを調べる。

BR-DPがプライバシーとデータ分析のバランスをどう取ってるか探ってる。

モデルの精度を向上させつつ、データプライバシーを確保するためのファインチューニング手法を探ってる。

この記事では、データを効果的に分析しながらプライバシーを守る方法について探ります。

ストリーミングアプリでデータプライバシー向上のためのノイズ生成方法を最適化する。

新しいアルゴリズムが複雑な最適化タスクでプライバシーを強化する。

プライバシーとテキストの質を両立させる新しい方法。

データ分析を可能にしつつ、個人データのプライバシーを守るためのガイド。

ユーザープライバシーを守りつつ、モデルのパフォーマンスを向上させるためのフェデレーテッドラーニング手法を探求中。

新しい方法がフェデレーテッドラーニングにおけるプライバシーに大きなリスクをもたらしている。

新しい方法が、革新的な調整を使って回帰モデルのプライバシーと公平性に対処しているよ。

影のないMIAは、ユーザー推薦システムの脆弱性を明らかにする。

新しいフレームワークが個人のプライバシーを守りながら人間の移動データを生成する。

LLS回帰におけるデータセキュリティを強化するための差分プライバシーの活用方法を学ぼう。

差分プライバシーとその機械学習への応用についての考察。

研究は、患者データのプライバシーを守りながらECGの解釈を改善する。

FedSCは、連合学習においてユーザーのプライバシーを守りつつ、モデルのトレーニングを改善する。

新しい技術で、差分プライバシーを使った機械学習のスケーラビリティが改善される。

この研究は、ノイズチャネルやプライバシー手法を通じて、量子機械学習の敵対的攻撃に対するセキュリティを向上させるよ。

この記事では、アメリカの国勢調査における差分プライバシーの信頼への影響について話してるよ。

個人のプライバシーを守りながらテキストを書き換える方法。

新しい方法で離散データ分析のデータプライバシーが改善される。

B5Gと6Gが位置情報のプライバシーに与える影響を探ろう。

新しいフレームワークが、個人情報を守りつつ合成データの作成を強化するんだ。

大規模言語モデルを使っているときにユーザーデータを守るために、PrivacyRestoreを紹介します。

個々のデータを安全に保ちながらデータセットの特性を推定する方法。

新しい方法が、ディープラーニングモデルのトレーニング中のプライバシー保護を強化するよ。

ユーザーのプライバシーを優先した広告測定の新しい方法を探る。