プライバシー に関する最新の記事

カナダの国勢調査データにおけるランダム丸めの脆弱性を調べる。

新しい方法がV2Xコミュニケーションの安全性とプライバシーを向上させることを目指しているよ。

ノードインジェクションリンク盗み攻撃とGNNのプライバシー問題を探ろう。

ChatGPTのさまざまな分野での利点とリスクを見てみよう。

オンライン環境でのマイノリティグループが直面するプライバシーの課題に対処する。

フェデレーテッドラーニングは、データ収集の際に個人のプライバシーを守りつつ、統計的な精度を向上させるんだ。

GPT-3みたいなAIモデルのファインチューニングにおけるプライバシー問題を探る。

FPGAは連合学習プロセスの効率と安全性を向上させる。

CDMは、高品質な画像を生成しながら、機密のトレーニングデータを保護するのに役立つよ。

アイデンティティベースのオンラインコミュニティにおけるユーザーのプライバシーと仲間の監視について調べる。

仲間の旅行者についての情報が、共有自動運転車の体験をどう良くするか。

オンライン追跡におけるリンク装飾の使用を調査中。

AIGCは、デジタルコンテンツを効率よく生成する方法を再定義する。

歩数データがどんなふうに個人情報やプライバシーリスクを暴露するかを分析する。

研究によると、チャットボットが会話を思い出す方法がユーザーのエンゲージメントやプライバシーに影響を与えることがわかったよ。

この研究は、適応圧縮手法を使ってフェデレーテッドラーニングの効率とプライバシーを向上させることに焦点を当ててるよ。

今日の検索エンジンを使う際の見えない課題やメリットを探ってみよう。

新しい方法が話者の身元を隠しつつ、話の明瞭さを保つことを目指してるよ。

プライバシーを守りつつ、いろんなユーザーデータから平均を求める方法。

研究は、公平性とプライバシーのために多言語モデルのバランスを探る。

SplitWiperは、機械学習におけるアンラーニングを改善してデータプライバシーと効率を確保するよ。

言語モデルを使って匿名化された裁判の判決の再特定リスクを調査する。

安全なヘルスケアモデルのトレーニングにおけるスプリットラーニングの利点を探る。

新しい方法がプライバシーを改善しつつ、医療データの利用をもっと良くするよ。

スマート車両のデータ収集によるプライバシー脅威を調査中。

新しい方法が、機械学習でプライバシーを守りつつバイアスを最小限に抑える。

この記事では、選挙における個々の投票を明らかにするリスクについて考察しているよ。

FAMは、患者データのプライバシーを守りながらAIモデルのトレーニングを強化する。

主要ユーザーの位置を守りつつ、二次ユーザーのコミュニケーション効率を確保する。

フェデレーテッドラーニングのプライバシーリスクを調べて、防御策の改善が必要だね。

研究データ共有における仮名化の重要性と課題を探る。

分割学習と暗号化を組み合わせて、データプライバシーを向上させる方法を見てみよう。

この研究はモバイルマネーのユーザーとエージェントの関係を探るものだよ。

連邦分析が医療データを安全に保ちながら、洞察を提供する方法を学ぼう。

スマート交通におけるデジタルツイン移行中のプライバシー脅威への対処。

FCCAは、連合学習でユーザーのプライバシーを守りながらモデルの精度を向上させる。

新しい方法が、自動運転車のフィッシュアイカメラで収集された画像のプライバシーを向上させる。

新しい方法でフェデレーテッドラーニングの効率がアップしつつ、データプライバシーも守られるよ。

開発者が音声アプリのガイドラインに沿うのを助けるツール。

UFed-GANは、プライバシーを守りつつデータから学べて、計算の負担も少なくできるんだ。