データプライバシー に関する最新の記事

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。

構造的因果情報が合成データの質をどう向上させるかを探る。

アルゴリズムがプライバシーを守りつつ、パーソナライズド医療での意思決定を最適化する方法を調べる。

LLMをテストするのは、安全で効果的なAIアプリのためにめっちゃ大事だよ。

亡くなった後の健康データを寄付することへの態度を調査中。

ユーザープライバシーを確保しながらデータストリームを分析するための新しいフレームワーク。

新しい方法が大規模言語モデルのパーソナライズ学習を向上させる。

拡散モデルと漏洩した勾配を使って画像処理におけるプライバシーの脅威を探る。

制約付きベイズ推論でデータプライバシーを分析する。

マシンアンラーニングは、機械学習モデルでデータプライバシーを改善する方法を提供する。

新しい手法がリズムの変化を狙って、こっそりとしたスピーチ攻撃を行う。

現代の機械学習におけるアンラーニング手法の重要性を探る。

新しい方法がデータセットの圧縮を改善して、機械学習の結果を良くする。

連合学習と群知能の相乗効果を探って、AIをもっと良くする。

HiFGLフレームワークは、プライバシー重視の協調学習における課題に対処してるよ。

プライバシーの心配なしに合成データを作る新しいアプローチ。

新しい方法が、多モーダルデータのフェデレーテッドラーニングを欠損情報があっても改善するよ。

ターゲットアンラーニングが特定の情報を忘れさせることでプライバシーを守る方法を学ぼう。

機械の忘却を効果的かつ安全に検証する新しい方法。

この方法は、モデルのパフォーマンスを維持しながら著作権のある素材を効果的に削除するよ。

この記事では、特徴の忘却とそれが機械学習におけるプライバシーと公平性に与える影響について話してるよ。

この記事では、LLMにおけるマシンアンラーニングの方法としてソフトプロンプティングについて話してるよ。

P3GNNはSDNネットワークでAPT検出を強化しつつ、データプライバシーを守るんだ。

コード補完モデルにおける暗記の検討とそのプライバシーへの影響。

新しい方法が言語モデルから知識を忘れることの課題を明らかにしている。

レコメンダーシステムはユーザー体験に影響を与えるけど、公平性やプライバシーに関する重要な問題があるんだよね。

都市交通統計を共有しながらプライバシーを維持する方法。

プライバシーを守りつつAPT検出を改善するためのフレームワーク。

LDMetaは、分散学習手法におけるプライバシーと効率を向上させる。

この研究は、インフルエンサー広告がVPNの認識やオンライン安全に対する信念にどのように影響を与えるかを調べてるんだ。

ファンデーションモデルとフェデレーテッドラーニングの相乗効果を探って、AIアプリケーションを強化する。

新しい方法で、1枚の画像だけを使ってフェデレーテッドラーニングを改善することができる。

二つのロボットは、データプライバシーを守りながら、共有の学習体験を通じて迷路ナビゲーションを改善してる。

新しい方法が、プライバシー重視の画像生成のために、フェデレーテッドラーニングと拡散モデルを組み合わせたよ。

特定のデータの影響を取り除くことで、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向上させる方法。

Snapは、大きな言語モデルが特定の情報を忘れつつ、パフォーマンスを維持するのを助けてるよ。

WavRxはプライバシーを守りながら健康のためにスピーチを分析して、期待できる診断結果を示してるよ。

新しいモデルが合成EHRデータを強化して、ヘルスケアアプリの改善を図ってるよ。

この記事では、差分プライバシーが医療におけるECGデータをどのように守るかを探ります。

Fed-Growはユーザーがプライバシーを守りながら一緒に大きなモデルを作れるようにするよ。