データプライバシー に関する最新の記事

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。

個々のデータを安全に保ちながらデータセットの特性を推定する方法。

新しい方法がフェデレーテッドラーニングを改善しながらユーザーのプライバシーを守る。

コミュニケーションラウンドを増やすことでコストが減って、フェデレーテッドラーニングのモデル性能が向上するよ。

ユーザー特有の体験を向上させるための新しいアプローチ。

プライバシー手法とそれらのデータ共有における効果についての考察。

新しい方法が、ディープラーニングモデルのトレーニング中のプライバシー保護を強化するよ。

ユーザーのプライバシーを優先した広告測定の新しい方法を探る。

この記事では、より早いフェデレーテッドラーニングのためにクライアントデータをシミュレートする方法について説明してるよ。

フェデレーテッドラーニングの新しい方法は、プライバシーとモデルのパフォーマンスを向上させつつ、多様なデータを扱うことができるよ。

機械学習モデルにおける推論攻撃が引き起こすプライバシーの課題を探る。

新しいフレームワークが、フェデレーテッドラーニングの予測精度とデータプライバシーを向上させる。

対比学習モデルにおける忘却プロセスを改善する新しい方法を紹介。

新しい攻撃手法が、文書理解モデルのプライバシーについて懸念を引き起こしてる。

ユーザープライバシーとモデルの整合性のための連合学習と学習解除の探求。

リソースの少ないデバイスでLLMをファインチューニングする方法を紹介します。

限られたリソースを持つデバイスのためのフェデレーテッドラーニングモデルを改善する研究。

新しい方法が言語モデルが訓練データをどうやって記憶するかを明らかにした。

新しい方法が多様なデータを使って信頼できる予測区間を作りつつ、プライバシーも守るんだって。

クッキーについて学んで、そのリスクやプライバシーを守る方法を知ろう。

センシティブなデータを分析する際に、差分プライバシー技術を使ってプライバシーを守るための研究。

新しいフレームワークが、過去のデータを保存せずに病気の効率的な学習を可能にする。

量子機械学習は、機密データを守る新しい方法を提供してるよ。

新しいフレームワークが、ユーザーのプライバシーを守りながらリコメンデーションを改善するよ。

責任あるAIデザインと検証に向けた体系的アプローチ。

オンラインサービスが子どものデータプライバシーをどう扱ってるかの分析。

革新的なシステムがスマホでの高速LLM操作を可能にして、ユーザーのプライバシーを強化する。

パーソナライズドフェデレーテッドラーニングの脆弱性を探ったり、新しいバックドア攻撃手法について考えたりしてるんだ。

フェデレーテッドラーニングがデータのプライバシーとコラボレーションを通じて食品研究をどう変えているかを発見しよう。

UGradSLは、機械学習モデルからセンシティブな情報を削除する実用的なソリューションを提供してるよ。

この記事では、機械の忘却の課題とプライバシーと精度を両立させる新しいアプローチについて話してるよ。

新しい方法がプライバシー問題に対応しつつ、個人デバイス上での言語モデルのパフォーマンスを向上させるよ。

AI技術と規制フレームワークのギャップを評価する。

SGDとプライバシー技術を組み合わせた効果的なデータ分析の方法。

プライベート量子コンピューティングが、複雑な計算中に機密データをどう守るかを見てみよう。

今日のグローバルヘルスケアにおけるAIの役割を形作る規制の見通し。

新しいAIアシスタント技術のセキュリティリスクとその解決策を調べる。

新しい方法が大規模言語モデルの機密情報を忘れる能力を向上させる。

プライバシーと有用性を維持する安全な合成データの方法に関する研究。

新しいアルゴリズムがフェデレーテッドラーニングの効率を向上させつつ、データプライバシーを確保する。