データプライバシー に関する最新の記事

この方法はプライバシーを向上させつつ、AIのモデル精度を改善するんだ。

プライバシーと効果的なソーシャルイベント検出を両立させるフレームワークの紹介。

階層的フェデレーテッドラーニングのパフォーマンスを向上させる新しいアプローチ。

新しいプログラミング言語がMPCプロトコルのセキュリティ検証を改善する。

フェデレーテッドラーニングは、ユーザープライバシーを守りながらデータを活用する方法を提供するんだ。

この論文はデータ合成におけるプライバシーを守るためのポアソンメカニズムについて話してるよ。

新しい方法がプライバシーを守りながら安全なデータ分析を改善する。

AIモデルからデータを効果的に削除する手法を探る。

データプライバシーのための縦型フェデレーテッドラーニングにおけるスパイキングニューラルネットワークの役割を探る。

プログラミングスキルがない科学者向けに画像解析を簡単にできるウェブベースのツール。

言語モデルの著作権問題に対処するためのウォーターマークの活用を探る。

この記事では5Gネットワークのセキュリティ課題とテスト方法について探ります。

新しいシステムがデータプライバシーを守りつつ、ML推論のスピードを上げるんだ。

新しい合成データセットが、正確な頭部検出と3Dモデリングを可能にする。

シャッフルモデルがユーザーデータプライバシーを守るアプローチを見てみよう。

新しい方法が合成データ生成を強化しつつプライバシー保護も確保する。

ヘルスケアシステムにおける倫理的なAI開発のためのフレームワーク。

モデルがテキストをどのように覚えるか、その影響についての詳細な研究。

量子データを守るための量子局所差分プライバシーを探る。

新しい技術が遺伝的疾患を認識するための顔画像生成を改善してるよ。

新しい方法がフェデレーテッドラーニングのプライバシーとコミュニケーションを向上させてるよ。

医療におけるECGデータがもたらすプライバシーの脅威を調査する。

この研究は、分散型と中央集権型のフェデレーテッドラーニングのプライバシーの違いを調べてるよ。

自然言語処理における差分プライバシーの検討で、データ保護をより良くする。

この記事は、画像の損傷がMRIの画像品質評価にどんな影響を与えるかを調べてるよ。

デジタル空間におけるソーシャルコネクションに関連するプライバシーの脅威を調査中。

フレームワークは接続された車両のセキュリティを強化しつつ、ユーザーのプライバシーを守る。

革新的な手法がネットワークトラフィック分析を通じてウェブサイトの特定を強化する。

Defoggerは、プライバシーを守りながらセンシティブなデータを探る新しい戦略を提供してるよ。

この記事は、フェデレーテッドラーニングの方法とそれがプライバシーやモデルの有用性に与える影響について話してるよ。

共同CP-NIZKの検討で、プルーフのプライバシーと効率を向上させる。

この研究は、ディープニューラルネットワークにおけるクリーンラベル物理バックドア攻撃の効果を調査してるよ。

FairJobデータセットを調べて、みんなに平等な就職のチャンスがあるか確認してるよ。

ワイヤレスネットワークのデバイス間で安全な鍵生成のための新しい方法。

新しいフレームワークで、グラフニューラルネットワークから敏感なデータを効率的に削除できるようになった。

機械の忘却を探求して、生成AIの安全性とプライバシーを向上させる役割について。

新しい手法が導入されて、敏感なデータを守りながら安全な名前の照合ができるようになったよ。

OpenUASは、日本の主要都市における都市エリアの利用状況を詳しく見ることができるよ。

LocPIRは、高度な暗号化を通じて位置情報サービスのプライバシーを強化するよ。

このフレームワークは、ハイブリッドシャーディングを使ってAIモデルへのアクセスと効率を向上させるよ。