データプライバシー に関する最新の記事

分散型言語モデルの台頭と、中央集権型システムに対するその利点を探る。

FedSecureは衛星データ分析を加速しつつ、プライバシーとセキュリティを保ってるよ。

FCCAは、連合学習でユーザーのプライバシーを守りながらモデルの精度を向上させる。

フェデレーテッドラーニングとモデルプルーニングが無線ネットワークのパフォーマンスをどう向上させるかの見解。

LDP-Auditor フレームワークは、ローカル差分プライバシー手法におけるプライバシー損失を推定するよ。

フェデレーテッドラーニングは、ユーザーデータをプライベートに保ちながら、音声認識を向上させるんだ。

新しいアプローチがGNNトレーニング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。

新しいプロトコルがカード取引のプライバシーを強化することを目指してるんだ。

この記事では、効率的なコミュニケーションでフェデレーテッドラーニングを強化する方法を探るよ。

この方法は、患者データを守りつつ、脳の障害検出を改善するんだ。

EdgeFLは、データプライバシーと効率性を確保しながら、フェデレーテッドラーニングを簡素化する。

新しい方法が、自動運転車のフィッシュアイカメラで収集された画像のプライバシーを向上させる。

革新的な方法が、機密情報のデジタル通信のセキュリティを強化する。

ステガナリシスはマルチメディアに隠されたメッセージを見つけるのを助けて、安全なコミュニケーションを確保するんだ。

新しい方法でフェデレーテッドラーニングの効率がアップしつつ、データプライバシーも守られるよ。

この研究は、AIシステムがユーザーにプライバシーポリシーを案内する効果を評価しているよ。

転移学習がサイバーセキュリティの脅威検出とプライバシーをどう改善するか。

ニューラル放射場を使った大規模マッピングのための連合学習を利用した新しい方法。

研究によると、LLMがプライバシーを強化しながら言語モデルの効果を維持できるって。

新しい方法でモデルのトレーニングが改善されつつ、ユーザーのデータプライバシーも守られてるよ。

意味通信システムの脆弱性と防御戦略を探る。

フェアネス・アズ・ア・サービスは、機械学習システムのバイアスに安全に対処するよ。

研究は、介護施設での感染監視と予防の改善を目指している。

複数のグループ間で情報を共有しながらプライバシーを保つ新しい方法。

機械学習におけるプライバシーと公平性の問題を解決する方法。

フェデレーテッドラーニングで機械学習モデルを保護するためにTEEsを使った新しい方法。

ドリフトから学ぶことで、異なるデータを持つフェデレーテッドラーニングのモデル性能が向上するんだ。

FedDIPは、動的プルーニングと正則化を通じて、フェデレーテッドラーニングにおけるコミュニケーションを最適化するよ。

この記事では、データプライバシーにおけるPETの役割とその応用について考察します。

機械学習におけるデータプライバシーと忘却の複雑さを考察中。

FedJudgeはプライバシー重視の法律言語モデルトレーニングを提供してるよ。

この仕事は、経済研究のための差分プライバシーを使った合成データ生成について話してるよ。

スプリット学習と同型暗号を組み合わせた方法が、機械学習におけるプライバシーを強化する。

データ保護と利便性を向上させるためのプライバシー設定最適化の方法。

新しいフレームワークが、合成データの回答が研究にとって信頼できることを保証する。

ユーザーのプライバシーを守りつつ、精度を維持するためのGNNのフレームワーク。

フェデレーテッドラーニングにおけるデータ再構築攻撃の課題を見てみよう。

ユーザーのプライバシーを守るために、暗号化されたデータで機械学習を可能にする方法。

データプライバシーを確保しつつ最適な選択肢を見つける研究。

この方法は、ユーザーデータのプライバシーを守りながらおすすめを強化するよ。