データプライバシー に関する最新の記事

この記事では、機械学習システムにおける個人データを保護する方法を紹介するよ。

連合学習がデータセキュリティを追求しながらプライバシーの脅威にどう立ち向かうか。

新しい方法がLLMのパーソナライズを強化して、ユーザーのエンゲージメントを向上させる。

新しい方法が、位置情報データ共有からの深刻なプライバシーの脅威を明らかにしてるよ。

新しい方法がモデルの性能を保ちながら効率的なデータ消去を約束してるよ。

新しい方法で、言語モデルのプライベートデータを安全に保つことができるよ。

不正アクセスから3Dポイントクラウドデータを守るためにFC-EMを導入。

AIモデルにおけるアンラーニングの課題と影響を調べる。

フェデレーテッド強化学習におけるFedQ-Advantageアルゴリズムの紹介。

FedMapは、データプライバシーを守りつつ、フェデレーテッドラーニングの効率を向上させる。

新しい方法が、共同作業のシナリオでプライバシーを守るために合成データを生成する。

ローカル差分プライバシーは、安全にデータを共有しつつ、個々のユーザー情報を守ることができるんだ。

データプライバシーを守りつつ、洞察に満ちた分析を維持するための新しい箱ひげ図のアプローチがあるんだ。

音声分析とプライバシー保護を組み合わせた新しいアプローチで、認知症を検出するんだって。

患者のプライバシーを守りながら医療アルゴリズムの共同トレーニング。

プライバシー技術と言語モデルのバイアスの関係を調べる。

AAggFFは、連合学習における公平なモデルパフォーマンスのための適応戦略を紹介してるよ。

新しい方法は、言語データのコロケーションを使ってプライバシーと一貫性を向上させる。

プライバシーを守りつつ意味を保つテキストの書き換え新メソッド。

コードポイズニングは、敏感なデータに対するメンバーシップ推測攻撃のリスクを高める。

研究によると、Llama 3モデルから安全機能が簡単に削除できることがわかったよ。

新しい技術が共同ゲノム研究を改善しつつ、データのプライバシーも守る。

新しい方法が、分散型システムでのエネルギー使用を減らしつつ、学習成果を向上させる。

QUEENは、ディープラーニングにおけるモデル抽出攻撃に対してリアルタイムで保護を提供します。

スマホ上でユーザーデータを守りながら、大型言語モデルを微調整する。

分散型環境での効率的なデータ取得の新しい方法。

患者のプライバシーを守りながら、健康情報を安全に共有するためのフレームワーク。

この記事では、フェデレーテッドラーニングにおけるFP8の利点について探ります。

言語モデルがどうやって敏感なデータを漏らすかの調査。

この記事では、LLMに関連するリスクを調査して、安全性を高める方法を提案します。

生成AIの急速な進化による法的課題を探る。

新しいフレームワークがフェデレーテッドラーニングを改善し、データプライバシーを確保する。

この研究は、偽の旅行データを生成するための高度なモデルとその実用的な応用を評価してるんだ。

Venomancerは、連携学習システムに対する隠れたバックドア攻撃だよ。

CLAMP-ViTは、合成データを使ってビジョントランスフォーマーを圧縮する新しい方法を提供するよ。

検知システムは、高度な技術を使ってサイバー脅威に対する車両のセキュリティを強化する。

新しいレーダー技術が、睡眠や瞑想中の心拍数を不快なくモニターできるようになったよ。

Zero-Xは、接続された車両のサイバーセキュリティを新たな脅威に対抗して強化するよ。

新しいフレームワークがリソースとデータを最適化して、フェデレーテッドエッジラーニングの効率を向上させるよ。

医療における時系列予測モデルに対するメンバーシップ推論攻撃の検証。