データプライバシー に関する最新の記事

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。

Fast-FedULは、プライバシーを守りながら、フェデレーテッドラーニングのための迅速なデータ削除方法を提供します。

新しい手法が機械学習モデルのデータ削除プロセスを向上させてるよ。

KALM4Recは、新しいユーザー向けのレコメンデーションをキーワード駆動の方法で強化するよ。

データミニマリゼーションが、増え続けるデータ収集の中でプライバシーをどんだけ守るか学ぼう。

新しい手法が拡散モデルを使って医療画像の暗記リスクを減らす。

FeMLocは、フェデレーテッド学習とメタラーニング技術を使って屋内位置特定を改善するよ。

この記事では、アメリカの国勢調査における差分プライバシーの信頼への影響について話してるよ。

クラスの表現変化を追跡することで、サンプルなしの連続学習を強化する新しい方法。

FedGELAは、部分的にクラスが異なるデータを持つフェデレーテッドラーニングの課題に取り組んでるよ。

継続学習の課題に対処するための新しいフェデレーテッドラーニングの手法。

FedLESAMは、連合学習におけるデータの課題に取り組んで、モデルのパフォーマンスを向上させるよ。

臨床研究で患者情報を守る方法を探ってる。

FedMRは部分クラスデータを使ったフェデレーテッドラーニングの課題に取り組み、モデルのパフォーマンスを向上させる。

PadFLは、異なるデバイスの能力に応じてモデルの共有と効率を向上させるよ。

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、安全に保ちながらモデルをトレーニングするんだ。

AIツールは複雑な環境で交渉者をサポートして、効率や意思決定を高めるんだ。

個人のプライバシーを守りながらテキストを書き換える方法。

ブロックチェーンを使ったフェデレーテッドラーニングでセキュリティとパフォーマンスが向上する新しいアプローチ。

研究でモバイルアプリが旅行行動にどう影響するかがわかったよ。

フェデレーテッドラーニングシステムにおけるクライアントの貢献と脆弱性を調べる。

データをプライベートに保ちながら、協力的な機械学習の方法。

垂直連合学習におけるプライバシーを守る新しいコラボレーション方法。

エージェントが一緒に安全に協力できるように、強化学習で連邦制制御を探る。

忘却は人間や機械モデルの学習を向上させ、適応力やパフォーマンスを改善するんだ。

新しい方法で離散データ分析のデータプライバシーが改善される。

SpaFLは、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と計算を強化しつつ、個人データを守るんだ。

LayerCAM-AEは、データプライバシーを保ちながらフェデレーテッドラーニングにおける悪意のあるアップデートの検出を強化する。

研究は、ベクトル平均推定法におけるプライバシーと精度のバランスを取ることを目指している。

カウンターファクチュアルは洞察を示すけど、機械学習ではプライバシーのリスクもあるんだよね。

サイバー犯罪における大規模言語モデルのリスクと悪用についての検討。

新しい方法がIoTデバイスの連合学習におけるワイヤレスエラーに対処する。

この記事は、センシティブなデータに対する予測アルゴリズムのプライバシーとバイアスについて話してるよ。

新しい方法で、ソースデータなしでもモデルの予測が改善されて適応力がアップするよ。

新しいフレームワークが、個人情報を守りつつ合成データの作成を強化するんだ。

新しいマルチサーバーアプローチがフェデレーテッドラーニングの効率とスピードを向上させる。

大規模言語モデルを使っているときにユーザーデータを守るために、PrivacyRestoreを紹介します。

この研究は、機械学習モデルからデータを忘れることの難しさについて扱ってるよ。