プライバシー に関する最新の記事

研究によると、補助金付き住宅での国勢調査参加に影響を与えるプライバシーへの懸念があるんだって。

新しいアプローチがフェデレーテッドラーニングを強化して、プライバシーを守りながら合成データを生成するんだ。

没入型アートインスタレーションにおけるデータセキュリティの重要性を探る。

電子決済アプリにおけるセキュリティとユーザーフィードバックの重要性を探る。

人間の好みデータによるLLMの脆弱性を分析中。

プライバシーと一貫性に焦点を当てたエージェントコミュニケーションの新しいフレームワーク。

センシティブなデータを保護しつつ、その有用性を維持するための課題と進展を探る。

新しいフレームワークが生体データの匿名化手法を評価してプライバシーを強化するんだ。

フェデレーテッドラーニングにおける効率的なデータ重複排除の新しい方法。

大規模な言語モデルのトレーニングにおけるユーザーレベルの差分プライバシーを探る。

IoTネットワークにおける異常検出のためのフェデレーテッドラーニングの利点を探る。

フェデレーテッドラーニングのプライバシーとインテグリティの課題と解決策を見てみよう。

規制は、さまざまな分野でAI技術の安全で公正な使用を導いてるよ。

この論文では、データプライバシーを守りながらモデルのパフォーマンスを向上させる方法を紹介するよ。

都市の移動やプライバシーの課題に対する合成データ生成の考察。

新しい方法がゲノムデータ研究のプライバシーを確保してるよ。

新しい方法が大規模言語モデルのプライバシー保護を強化してるよ。

在宅勤務環境で働く人々が直面するプライバシーの問題を調査する。

合成データが小売業者にどうやって顧客のプライバシーを守りつつインサイトを得る手助けをするかを知ってみて。

合成データにおけるプライバシーリスクを探って、データ盗作指数を紹介するよ。

サードパーティーツールがユーザーのプライバシーをどのように危険にさらすかを暴露する。

研究によると、チャットボットと敏感なデータを共有することには意外なリスクがあるらしい。

新しいフレームワークがAIの公平性、プライバシー、解釈可能性、排出量に取り組んでるよ。

この研究は電子投票システムにおける信頼と使いやすさを調べてるよ。

AIアプリケーションでセンシティブな情報を守るための差分プライバシーの探求。

高度なチャットベースのAIシステムを訓練するための強力なデータセット。

PUFFLEは、機械学習におけるプライバシー、ユーティリティ、フェアネスの課題に対する解決策を提供するよ。

この研究は、高解像度の画像からトレーニングデータを再構築する新しい方法を明らかにしてるよ。

日常のモバイル技術におけるAIの利点と危険性を探る。

この方法はプライバシーを向上させつつ、AIのモデル精度を改善するんだ。

プライバシーと効果的なソーシャルイベント検出を両立させるフレームワークの紹介。

新しい方法がプライバシーを守りながら安全なデータ分析を改善する。

シャッフルモデルがユーザーデータプライバシーを守るアプローチを見てみよう。

ヘルスケアシステムにおける倫理的なAI開発のためのフレームワーク。

この研究は、分散型と中央集権型のフェデレーテッドラーニングのプライバシーの違いを調べてるよ。

デジタル空間におけるソーシャルコネクションに関連するプライバシーの脅威を調査中。

フレームワークは接続された車両のセキュリティを強化しつつ、ユーザーのプライバシーを守る。

革新的な手法がネットワークトラフィック分析を通じてウェブサイトの特定を強化する。

新しい手法が導入されて、敏感なデータを守りながら安全な名前の照合ができるようになったよ。

OpenUASは、日本の主要都市における都市エリアの利用状況を詳しく見ることができるよ。