データプライバシー に関する最新の記事

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。

ハニーポットとフェデレーテッドラーニングを使ってスマートグリッドの安全性を向上させる。

個人情報を守りつつ、データの有用性を維持する方法の概要。

個人のプライバシーを守りながら、コミュニティのメンバーシップを推定する方法。

AntibotVは、接続された車両のボットマルウェアの脅威に対して高度な監視を通じて対処するよ。

都市はプライバシーの懸念に対処しながら、重要な交通データを取得している。

この方法は、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コミュニケーション効率を向上させる。

言語モデルのバックドア攻撃への懸念が高まっていて、安全性や信頼性に影響を与えている。

ノードデータをプライベートに保ちながら平均を計算する方法。

SOEPデータにおける個人のアイデンティティを守るための差分プライバシーの効果を調べる。

新しいモデルがブロックチェーンネットワークのサイバー攻撃のリアルタイム検出を改善した。

FedSatは、フェデレーテッドラーニングにおけるデータの課題に対処し、プライバシーを守りつつパフォーマンスを向上させるんだ。

プライバシーを強化した機械学習のための新しいサンプリング改善法。

MSfusionは、リソースが限られたデバイスが大規模モデルを共同でトレーニングできるようにします。

新しい方法で未知のデータに対するモデルのパフォーマンスが向上。

AFIND+は、隣接選択と更新集約を最適化することで、分散型フェデレーテッドラーニングを改善するよ。

新しいツールがプライバシー保護のために医療記録の匿名化を自動化するよ。

言語モデルに対する様々な脱獄攻撃とその防御を調べてみて。

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。

この研究は、ネットワークの構成がバイザンチン脅威の中での分散型連合学習にどう影響するかを調べてるんだ。

pFedDILは、新しいタスクに適応しながら知識を保持することで、機械学習を改善するんだ。

研究が顔の動きを使って内部の口の構造をシミュレートするための生成AIを探求してる。

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。

新しい方法が医療用AIのデータ課題に対応してる。

データプライバシーを守りながら、フェデレーテッドラーニングを使った統計テストの新しい方法。

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。

データ分析における微分プライバシーとサブリニアアルゴリズムを組み合わせる挑戦。

データセキュリティのための差分プライバシーとブロックチェーンを組み合わせたフェデレーテッドラーニングの考察。

ブロックチェーンを使った安全な協力のためのフェデレーテッドラーニングシステムに関する研究。

フェデレーテッドラーニングの基本とデータプライバシーにおけるその重要性を探ってみよう。

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。

視覚情報暗号化を使ったディープラーニングアプリでのプライバシー保護方法を検討中。

新しいモデルはデータプライバシーを向上させつつ、機械学習の精度もアップさせるんだ。

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。

部分的にラベル付けされた医療画像を使ってモデルのトレーニングを強化する方法。

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。

EFVFLは、プライベートデータを共有せずに効率的にコミュニケーションするための安定した方法を提供する。

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。