データプライバシー に関する最新の記事

Web3は、分散化を通じてユーザーにデータやオンラインのやり取りをコントロールする力を与えるんだ。

新しい方法は、GANを使って多様な医療画像を作成しながら患者のプライバシーを守るんだ。

新しいアルゴリズムが車両の安全性を向上させ、サイバー攻撃を効果的に検出する。

機械学習モデルのプライバシー攻撃を簡素化する新しいアプローチが登場。

変化するデータセットで差分プライバシーを確保しながらクラスタリングする革新的な方法。

大規模言語モデルの文脈でのRTBFの課題を検討する。

タイムリーなデータ交換を確保しながら、盗聴を防ぐ方法を学ぼう。

差分プライバシーとその機密データ保護への役割についてのまとめ。

新しいシステムが、個人デバイスのデータを使ってメンタルヘルスの追跡を改善する。

この論文は、プライバシー保護されたデータを使ったGANの利用方法を提案してるよ。

プライバシーを守りつつ、フェデレーテッドラーニングモデルの公正さを向上させる新しい方法。

新しいライブラリは、データ保護を確実にするために差分プライバシーの監査メソッドを簡素化しているよ。

DBFedは、データプライバシーを守りながらAIのバイアスを減らすことを目指してるよ。

連邦設定におけるマルチタスク学習とコミュニケーション効率のための事前学習済みトランスフォーマーの検討。

Fed-CPromptは、ユーザープライバシーを守りながら、連合的継続学習を強化するんだ。

AIモデルから個人データを効果的に削除する方法を検討中。

5G通信の脆弱性と解決策を調べる。

確率的ハイパープロパティがプログラムのセキュリティをどう向上させるか調べてる。

メンバーシップ推論攻撃とそのデータプライバシーへの影響についての考察。

競合企業間のデータ共有の影響を見てみよう。

新しいフレームワークがグラフ学習におけるプライバシーとユーティリティのバランスを取る。

フェデレーテッドラーニングがプライバシーを強化しながら機械学習の効率を向上させる方法を見つけよう。

研究によると、COVID-19アプリに対する一般の意見は時間とともに変化したって。

フェデレーテッドラーニングの効率とモデル性能を向上させる新しいアプローチ。

この研究は、プライバシーを尊重しながら自然な対話を作る方法を提供してるよ。

ユーザーが敏感な情報を共有する際のプライバシーリスクをどう感じるかを調べる。

公共データがプライバシー保護型機械学習モデルをどのように改善できるか探ってる。

新しい方法は、以前に学んだ知識を失うことなく、音声認識技術を向上させるよ。

組織内で個人情報の不正利用を防ぐためのモデル。

医療アプリでのグラフニューラルネットワークに対する差分プライバシーの影響を調べる。

ディファレンシャルプライバシーを使ったクラスタリングが、トレンドを分析しながら個々のデータをどう守るかを学ぼう。

差分プライバシーが集団分析中に個人データをどう守るか探ってみて。

この研究では、データプライバシーを確保しながらコミュニティを検出する方法を紹介するよ。

モバイル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フレームワークで、プライバシーと効率を向上させる。

データプライバシーにおけるスプリット学習の強みと弱みを検討する。

この論文は、ローカル差分プライバシーの仕組みにおける精度を向上させる方法を探る。

革新的な技術はAIデータ分析のプライバシーを向上させることを目指している。

大規模言語モデルが言語教育と評価に与える影響を探る。

BadNetsがどのようにバックドア戦術でスパムフィルターを悪用するかを調査する。

新しいライブラリが機械学習研究のためのデータセット作成を強化します。