データプライバシー に関する最新の記事

コンプライアンスソフトウェアのための体系的なプライバシーコードレビューのアプローチ。

クラウドソーシングとアクティブラーニングを使ってプライバシーポリシーを分析する新しいアプローチ。

ADVENTはVANETでの攻撃を検出して、効率的なリアルタイム監視でより安全な交通を実現するんだ。

データプライバシーを守りつつモデルのパーソナライズを強化する新しいアルゴリズム。

新しい方法がフェデレーティッド・ラーニングを強化して、通信の負担を減らしてクライアントのドリフトに対処する。

対照的アンラーニングは、データの影響を効率的に取り除きつつ、モデルの性能を維持するんだ。

ファウンデーションモデルをフェデレーテッドラーニングシステムに統合するリスクを調査中。

マシンアンラー二ングの方法はデータプライバシー権を尊重するために重要だよ。

新しいアルゴリズムが回帰分析を改善しつつ、データプライバシーを優先してるよ。

CleanSheetはトレーニングプロセスを変更せずにモデルハイジャックを進める。

差分プライバシーがどのように個人データのプライバシーを守るかを見てみよう。

新しい方法が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。

機械学習によって強化されたIoTデバイスのセキュリティリスクを見てみよう。

AIエージェントの運用における可視性とガバナンスの必要性を見つけよう。

医療画像処理におけるプライバシーと効率のバランスに関する研究。

合成データを作ることで、研究者は個人情報を守りながらストレスを研究できるんだ。

個人情報を守りながら共分散行列を推定するための革新的な手法。

公正で責任ある技術利用のためのAI監査の重要性を理解すること。

新しいアルゴリズムがデータ分析を改善しつつ、個人のプライバシーを守る。

ハイブリッド準同型暗号はデータ分析のプライバシーを守るための解決策を提供するよ。

機械学習のデータプライバシーを強化する新しいアプローチを探ってる。

新しいGPUの脆弱性が機械学習アプリのセキュリティ問題を引き起こしてる。

研究者たちは音声認識でプライバシーを守るために合成音声データを開発中です。

新しい方法がデータ駆動モデルのプライバシーと精度を向上させる。

この記事は、クラウドベースのAIサービスにおけるプライバシーとセキュリティのリスクについて話してるよ。

新しいアプローチが遅いクライアントにうまく対処して、フェデレーテッドラーニングを強化するんだ。

MP-SLがプライバシーを守りながら機械学習でデバイスをどうサポートするかを見てみよう。

この作業は、データプライバシーと効率を向上させるための機械的アンラーンニング手法を強化してるよ。

医療研究における合成臨床ノートのプライバシー問題への対処。

ダブルディップは、転移学習とランダム化を組み合わせて、メンバーシップ推論攻撃に対抗するんだ。

iDDGTは、分散最適化の課題に対する柔軟なソリューションを提供する。

新しいフレームワークが、生成モデルに敏感なデータを忘れさせながら性能を維持するのを助けるよ。

ヒューマンデジタルツインは個人のデジタルビューを提供して、医療やスポーツを向上させるよ。

DFMLが中央サーバーなしでデータ学習をどのように変革するかを発見しよう。

ファウンデーションモデルとフェデレーテッドラーニングを統合することは、リスクとメリットの両方があるよ。

bi-CryptoNetsとそのデータプライバシーへの影響についての紹介。

フェデレーテッドラーニングモデルのパフォーマンスと公平性を向上させるための戦略。

フェデレーテッドラーニングの強化によって、IoTアプリケーションの効率とプライバシーが向上するよ。

デバイスネットワークで平均を計算する際にプライバシーを確保する方法を探る。

新しい量子アプローチが、安全で効率的なスカラー積の計算を提供する。