データプライバシー に関する最新の記事

合成データがプライバシーを守りつつ研究へのアクセスを可能にする方法を探る。

新しい方法が言語モデルが特定の情報をうまく忘れさせる手助けをする。

この記事は新しい公開鍵暗号化の安全なアプローチについて考察している。

連邦学習と量子技術を組み合わせることで、AIのデータ処理がより安全になることが期待されてるよ。

フェデレートラーニングでモデルのパフォーマンスを向上させるためのデータ分布をバランスさせるテクニック。

この記事では、最適化ソリューションでプライバシーを守る方法について話してるよ。

中央集権型と分散型学習システムのプライバシー問題を見てみよう。

フェデレーテッドラーニングに関連するプライバシーの課題と勾配反転攻撃について調べる。

革新的な方法で患者のプライバシーを守りつつ、医療研究の協力を進めてるよ。

必要以上にAIモデルをスケールアップすることの落とし穴を検証する。

このアプローチは、大規模グラフデータからモデルをトレーニングする効率を向上させながら、プライバシーを守るんだ。

WAFeLは連合学習におけるデバイスの協力を向上させつつ、効率性も高めるんだ。

革新的なアンラーニング技術を使って、AIにおけるプライバシーとパフォーマンスのバランスを取る。

Android Automotive OSにおけるデータプライバシー問題についての考察。

クライアント間で分散されたデータにおける行列分解手法を探る。

このフレームワークは、AI技術を使ってプライバシーポリシーの理解を簡単にするよ。

CFVNetは革新的な技術を通じて指静脈認識の精度とセキュリティを向上させる。

潜在的な脅威に対抗するためのMIMO ISACシステムでプライバシーを向上させる方法。

階層的フェデレーテッドラーニングとデバイスのプライバシーに対するその利点についての考察。

新しい方法がフェデレーテッドラーニングを強化して、データ転送とエネルギー使用を減らすんだ。

新しいアプローチは、合成データを使って動画の痛み認識を改善するんだ。

この論文では、データの有用性を保ちながらネットワークを匿名化する方法について話してるよ。

ソフトウェアシステムにおけるアカウンタビリティの重要性を探ること、社会的および法的結果に影響を与える。

新しい方法が、フェデレーテッドラーニングにおけるデータプライバシーを保ちながら勾配推定を強化する。

このベンチマークはNLPモデルのプライバシーの脅威と防御メカニズムを評価するんだ。

この記事は、テキストから画像へのモデルにおけるデータの悪用を特定することに焦点を当ててるよ。

新しい方法が、分散ネットワークで最大値を見つける際にプライバシーを守るよ。

選択的暗号化は、共同学習でモデルのパフォーマンスを維持しつつプライバシーを向上させるんだ。

新しい方法がフェデレーテッドラーニングでパーソナライズとプライバシーを両立させる。

機械学習モデルの安全なトレーニングのためのフレームワークを紹介するよ。

機械学習で敏感なデータを守る技術。

メモリ中心のデザインを通じてプライバシー保護計算とその効率を探る。

ユーザーのプライバシーを確保しつつ、グラフのサイクルを数える新しい方法。

グラフのアンラーニングは、フル再トレーニングなしで古いデータを削除するための解決策を提供する。

CryptoTrainは、機械学習のトレーニング中にセンシティブなデータを保護するために暗号技術を組み合わせているんだ。

FeDETRは、冠動脈狭窄の評価を改善するためにフェデレーテッドラーニングを使ってるよ。

パーソナライズされたシステムは、調整されたモデルを通じて健康と行動のモニタリングを強化するよ。

フェデレーテッドコックス分析でプライバシーを改善する方法が検討されてるよ。

TLSNotaryは、オンラインコミュニケーションでデータの信頼性を確保しつつ、クライアントのプライバシーを守るよ。

データ駆動型の世界で、差分プライバシーが個人データをどう守るかを見てみよう。