データプライバシー に関する最新の記事

研究によると、WordGame攻撃が明らかになり、LLMの安全対策の弱点を突いているんだって。

医療におけるデータプライバシーを向上させるためのフェデレーテッドラーニングの探求。

新しいアプローチがフェデレーテッドラーニングのパフォーマンスと公正性を向上させる。

新しいフレームワークがデータ共有中に敏感な要約統計を保護するのを助ける。

機械学習モデルのプライバシーリスクを評価する新しい方法を紹介するよ。

分散学習が機械学習の効率やモデルのトレーニングをどう改善できるかを学ぼう。

バイオメトリクスを使うときに、匿名化がどのように個人のアイデンティティを守るかの概要。

データプライバシーとユーティリティをバランスさせるフレームワークを紹介するよ。

テキストから画像へのモデルでプライバシーを守る新しい方法。

ローカル差分プライバシーとMLシステムにおける公平性の関連を調べる。

新しい方法がプライバシー監査を改善し、機械学習の隠れ状態モデルに焦点を当ててるよ。

適応的ロバストクリッピング技術を通じて分散学習を改善する。

新しい方法が、動的グラフモデルでのデータ削除を改善しつつ、プライバシーを守るんだ。

ベイジアンフェデレーテッド推論は、癌研究においてプライバシーを守った生存分析を可能にする。

FedSCは、連合学習においてユーザーのプライバシーを守りつつ、モデルのトレーニングを改善する。

新しい技術で、差分プライバシーを使った機械学習のスケーラビリティが改善される。

コホートベースのアプローチは、フェデレーテッドラーニングシステムの効率と精度を向上させる。

フェデレーテッド・ビヘイビオラル・プレーンが、フェデレーテッドラーニングでクライアントの行動をどう理解するのに役立つかを知ろう。

デモからのアラインメントを紹介する、安全で効果的な言語モデルのために。

研究によると、フェデレーテッドラーニングのテキストプライバシーへのアプローチに脆弱性があることがわかった。

NatMUメソッドを使って、効果的な機械学習の忘却とデータプライバシーを探る。

アンラーニングは、レコメンダーシステムのプライバシーを向上させつつ、推薦の質を維持するんだ。

合成データは医療画像の課題に対して有望な解決策を提供する。

重要なシステムにおけるAIの効率性、プライバシー、セキュリティへの影響を探る。

新しい方法がフェデレーテッドラーニングの通信負荷を減らしながらプライバシーを強化するんだ。

新しい方法が、クラウドモデルでのユーザープライバシーを守りつつ予測精度を高めるんだ。

Client2Vecは、ユーザーデータのユニークな識別子を作成することで、フェデレーテッドラーニングを強化する。

新しい手法が、キャラクターのロールプレイを使って高度なAIモデルに対する脱獄攻撃を改善する。

ユーザーデータを守りつつ効率を上げるための分散型最適化の方法を見つけてみて。

プライバシー重視の学習とデータ生成技術の組み合わせを探る。

AltGDminが分散設定で欠損データにどう対処するかを学ぼう。

マルチレベル加法モデルを通じてフェデレーティッドラーニングを改善する新しい方法。

無線通信でプライバシーを確保する新しい方法を探ってる。

新しい方法が、さまざまなコミュニティでのフェデレーテッドラーニングの公平性を向上させるよ。

オープンソースのLLMをトレーニングすることで、産業用アプリケーションの最適化モデルが強化されるんだ。

ASRシステムで効率的なフェデレーテッドラーニングのための早期終了モデルの活用。

エッジコンピューティングにおけるアクセス制御の重要な役割を探ってみよう。

FedHPLは、デバイス間で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高める。

新しい方法で、合成データを使ってLoRAモジュールを移転できるようになって、元のデータへの依存を最小限に抑えられる。

この研究は、ノイズチャネルやプライバシー手法を通じて、量子機械学習の敵対的攻撃に対するセキュリティを向上させるよ。