データプライバシー に関する最新の記事

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。

新しいフレームワークがAI生成画像のプライバシーを向上させつつ、効率も確保してるよ。

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。

組織間で脅威情報を安全に共有する方法を学ぼう。

AI技術への信頼に影響を与える要因を多様な意見から調べる。

データプライバシーを守りながらFederated Incremental Learningの学習を改善する新しいフレームワーク。

機械学習におけるメンバーシップ推論攻撃に関連するプライバシーリスクを探る。

プライバシーを強化しつつ、推薦の質を維持する新しい技術。

新しいJAXベースのライブラリが、フェデレーテッドラーニングを簡素化して、モデルのトレーニングをもっと良くするよ。

この研究は、エラーフィードバックにおける重み付けされた更新を効果的に使うことで、分散学習を強化するよ。

プライバシーポリシーの公平性とそれがユーザーの信頼に与える影響に関する研究。

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。

新しい仕組みが小型セルネットワークのセキュリティとプライバシーを改善する。

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。

新しい方法がAIのデータを忘れる能力を高めつつ、パフォーマンスを維持するんだ。

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。

データアクセス契約を簡略化する新しいアプローチ。

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。

新しい方法が、勾配反転攻撃に対する連合学習のプライバシーを強化する。

拡散モデルの利用における新しいプライバシーの懸念を探る。

新しい方法で、遅いデバイスを含めたフェデレーテッドラーニングでモデルの学習が強化されるよ。

スマートウォッチの使い方とデータ共有に対するユーザーの安心感についての調査。

小さいモデルの要約スキルを大きいモデルを使って向上させる新しいアプローチ。

提案されたフレームワークは、敵対的攻撃に対する連合学習のセキュリティを強化する。

ユーザーのプライバシー選択を尊重しながらデータフローを管理する新しい方法。

このフレームワークは、データのプライバシーとモデルの整合性を保ちながら、協力的なモデル学習を可能にするんだ。

プログラミングフレームワークがデータ分析のための差分プライバシーをどう強化するかを学ぼう。

LLMはモバイルデバイスのプライバシーと機能を向上させるようになってるよ。

分散学習でパフォーマンスを維持しつつプライバシーを強化する方法を探る。

マシンアンラーニングはモデルがデータを忘れることを可能にして、データプライバシーの規制に対応するのに欠かせないんだ。

新しい方法がスマートテクノロジーのデータセキュリティと効率を向上させる。

研究者たちは、著作権問題を最小限に抑えるために、加工した画像でモデルを訓練することを提案している。

連邦学習は、厳しい天候における自律走行車の協力を強化する。

研究によると、言語モデルへのバックドア攻撃の新しい手法が明らかになったけど、影響は最小限に抑えられてる。

セキュリティにおける大規模言語モデルのリスクと評価についての考察。

信頼できないデータベースでのユーザーデータ分析のための新しいフレームワーク。

HETALは、機械学習モデルをトレーニングする際にクライアントデータを安全に保ってるよ。

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。

FedMefは、革新的なプルーニング技術を使って低リソースデバイス向けのフェデレーテッドラーニングを改善するんだ。

医療における大規模言語モデルの倫理的懸念を検討する。