データプライバシー に関する最新の記事

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。

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。