データプライバシー に関する最新の記事

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。

VQAモデルは高度な技術があっても、プライベートな情報を漏らす可能性があるんだ。

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。

研究は分散型フェデレーテッドラーニングにおけるモデルの頑健性と防御策を強調している。

新しい手法が、公共データセットを使ってAIのパフォーマンスを向上させつつ、患者のプライバシーを守るんだって。

新しい方法が人の移動データ予測におけるプライバシーリスクに対処してるよ。

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。

機械学習におけるプライバシー機構を比較する新しい方法。

新しい手法がディープラーニングモデルのトレーニング中のプライバシーを改善するよ。

この記事では、機械の忘却とそのデータプライバシーへの影響について話してるよ。

フェデレーテッドラーニングにおけるバックドア攻撃に対するセキュリティを強化する新しいアプローチ。

新しいフレームワークが小規模な開発者がユーザー体験を使ってRoPAを作るのを手助けするよ。

連合学習の新しい方法がIoTネットワークの効率とプライバシーを向上させてるよ。

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。

フェデレーション環境で学びながら知識を保持するためのFedGTGを紹介します。

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。

新しい方法が、隠れた脅威に対するディープラーニングモデルのセキュリティを強化する。

合成データ生成は、患者のプライバシーを守りながら医療研究を助ける。

新しいモデルが組織画像の品質を向上させて、病気の診断をより良くするよ。

MedUniverseは、患者のプライバシーを守りながら医療画像ツールを強化します。

この記事では、精度向上のためのモデル予測を使った再訓練方法について話してるよ。

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。

機械学習における効果的なクリーンラベルバックドア攻撃手法の分析。

連合学習は、患者データを守りながら医療画像を強化するんだ。

メモリエンクリプションは、クラウドデータを安全で効率的に保つ新しい方法を提供するよ。

マイクロコントローラーでDNNをトレーニングすると、スマートテクノロジーの効率とプライバシーが向上するよ。

量子状態を使ってプライベート情報を安全に比較する新しいアプローチだよ。

NeighborFLは、データプライバシーを守りながら交通予測の精度を向上させるよ。

機械学習におけるアイデンティティの忘却を通じてプライバシーの重要性を検討する。

新しい方法が、モデルのパフォーマンスを維持しながら機械の忘却の効率を改善する。

テキスト匿名化の新しい方法とその利点を詳しく見てみよう。

データプライバシーを守りながら機械学習を改善する方法。

連携学習による医療分野でのコラボは、プライバシーを守りつつ医療画像の分類を向上させるよ。

PSVAEは、高品質な合成テーブルデータを作成するためのより速い方法を提供するよ。

実世界のシナリオでのフェデレーテッドラーニングモデルを評価するためのフレームワーク。

新しい方法が、患者のプライバシーを守りながら、入院期間の予測を改善するんだ。

新しいアプローチがモデルのトレーニングを強化しつつ、データプライバシーを守る。

医療機器のネットワークトラフィック特性に関する研究で、より良いセキュリティを目指す。