データプライバシー に関する最新の記事

カーネルアフィンハルマシンは、個人のプライバシーを守りながらデータ学習を可能にするんだ。

GLASUはグラフデータを使って縦型フェデレーテッドラーニングのコミュニケーション効率を向上させる。

新しい方法でデバイスの監視が強化されつつ、ユーザーのプライバシーも守られるよ。

研究がアンドロイドアプリがカリフォルニアのプライバシー法にどれくらい従っているかを評価してる。

自動運転車のBEV認識を改善するための新しい連携学習法を紹介するよ。

新しい方法で限られたデータから医療画像を生成して、病気の検出をより良くしてるよ。

新しい方法が糖尿病性網膜症のステージングと予測の信頼性を改善した。

EZCloneメソッドはDNNアーキテクチャの脆弱性を明らかにし、セキュリティにリスクをもたらす。

GUIDEDフレームワークは、グラフデータの効率的なアンラーニングを提供し、プライバシー保護を強化するよ。

フェデレーテッド推薦システムの毒攻撃と防御戦略について話す。

新しい技術が共同機械学習におけるデータのプライバシーを確保する。

新しい方法が、小さいクリニックからの限られたデータを使ってMRIの解釈を向上させる。

建物にセンサーをうまく配置することで、プライバシーを守りつつ役立つデータが集められるんだ。

新しいフレームワークがスマートグリッドのセキュリティを向上させつつ、データプライバシーを守るんだ。

差分プライバシーがセンシティブデータを守る役割についての概要。

モバイルネットワークでの通信とセンシングを組み合わせる安全な方法を探ってる。

新しい方法が、電力システム研究におけるプライバシーを守るために合成データを作り出してるよ。

タイピングパターンを使ってオンラインユーザー認証を向上させる。

新しい方法で、プライバシーを守りながらリアルな医療データが作れるようになったよ。

機械的な学習の新しい方法がデータのプライバシーとモデルの効率を改善してるよ。

位置データ利用におけるプライバシー手法の公平性を検討中。

ローカル差分プライバシーと数値ベクトル分析を使った安全なデータ共有を調査中。

FeDiSaは、サイバー脅威に対する電力システムのセキュリティと効率を向上させるよ。

APESとS-APESは、精度を保ちながらフェデレーテッドラーニングのプライバシーを向上させるんだ。

GraphGANFedは、データプライバシーを守りながら分子生成の最先端技術を組み合わせている。

新しい方法が病院にCOVID-19を診断する手助けをしつつ、患者のプライバシーを守ってるよ。

調査でオーストラリアのがん患者がデータ共有のやり方についてどう思ってるかが明らかになった。

新しいアプローチが、クライアントのドリフトと忘却を減らしてフェデレーテッドラーニングを強化するんだ。

テクノロジーにおける個人データ保護の重要性についての考察。

新しい方法がユーザーにフェデレーテッドラーニングでデータプライバシーを守る力を与えるよ。

FedShiftは、フェデレーテッドラーニングにおけるクラスの不均衡を解決して、モデルのパフォーマンスを向上させる。

フェデレーテッドラーニングがMIMO衛星通信の効率を向上させる役割を探ってみよう。

この記事では、ユーザー表現における再識別リスクとプライバシー対策を評価しています。

SF-Relateは、親族を安全かつ効率的に特定することで、ゲノム研究を向上させるよ。

ノードプライベートなアルゴリズムでグラフのコンポーネントを分析すると、個人のプライバシーが守られるよ。

文脈バンディットとプライバシー保護を使った意思決定におけるフェデレーテッドラーニングの探求。

ABSのプライバシー保護のアプローチを探って、重要な統計情報を提供する方法を見てみよう。

Versは、分散コンピューティングを強化し、分散データ処理と強固なセキュリティを実現してるよ。

CIMシステムは効率を上げるけど、サイドチャネル攻撃の脆弱性をさらけ出す。

MedAlpacaは、より良い患者ケアのために医療AIモデルとトレーニングデータを強化する。