データプライバシー に関する最新の記事

この記事では、異なる目的を持つクライアントのためのフェデレーティッドバンディット学習の方法を紹介するよ。

機械学習におけるプライバシーと公平性について、差分プライバシーと最悪グループリスクを通じて話す。

新しいアルゴリズムがスパースデータの状況でプライバシーと精度を向上させるよ。

新しい方法は、視線データのプライバシーを守るために、フェデレーテッドラーニングとセキュアコンピュテーションを組み合わせてるんだ。

BasedAIはプライバシーを確保しつつ、言語モデルのパフォーマンスを向上させるために暗号化を使用してるよ。

データ分析が個人のプライバシーをどう守るかって話。

言語モデルから不要なスキルを取り除きつつ、必要な機能をそのまま残す方法。

新しい方法がエネルギー負荷予測を向上させつつ、データプライバシーを守る。

Asyn2Fは、より良いモデルトレーニングとデータプライバシーのために非同期連合学習を改善するんだ。

新しいアプローチがデータプライバシーを守りつつ、機械学習の精度を向上させる。

キャプションを用いた差分プライバシーによる画像表現の新しいアプローチ。

新しい方法がクライアントの更新戦略を使って連合学習の効率を向上させる。

フェデレーテッドアンラーニングとその機械学習におけるプライバシーの課題を検討する。

研究によると、LLMがトレーニングデータを露呈させることができることが分かり、プライバシーの懸念が高まっている。

この記事では、マックスカバー問題とセットカバー問題のプライバシーソリューションについて話してるよ。

フェデレーテッドラーニングシステムにおけるデータポイズニングのリスクを見てみよう。

新しいフレームワークは、大きなモデルと小さなモデルを組み合わせて、ユーザーデータの保護を優先してるよ。

さまざまなデバイスとデータに起因する連合学習の課題に取り組む。

P2M2-CDRは、高度なデータ技術を使ってユーザーのプライバシーを守りつつ、レコメンデーションを強化するよ。

機械学習におけるプライバシー保護技術の探求とその重要性。

新しいアプローチが、フェデレーテッドラーニングのプライバシーの問題に対処しつつデータ回復を強化する。

新しいメカニズムがプライバシーを強化しつつ、機械学習におけるデータの有用性を保つよ。

革新的なアルゴリズムは、データ分析でプライバシーを守るために公共データを利用してるよ。

フェデレーテッドラーニングとそのビジネスの意思決定への影響についての考察。

エージェントがデータを直接共有せずに関数を推定する方法。

深層ニューラルネットワークのトレーニングにおけるノイズの影響とプライバシーについて調査中。

資源が限られたIoTネットワークで学習パフォーマンスが向上する新しい分散型アプローチ。

この研究は、LDAのようなシンプルなトピックモデルにおけるプライバシーの脅威を明らかにしているよ。

新しいフレームワークがAI生成画像のプライバシーを向上させつつ、効率も確保してるよ。

この記事では、大規模言語モデルにおける表形式データのプライバシー手法について論じているよ。

組織間で脅威情報を安全に共有する方法を学ぼう。

AI技術への信頼に影響を与える要因を多様な意見から調べる。

データプライバシーを守りながらFederated Incremental Learningの学習を改善する新しいフレームワーク。

機械学習におけるメンバーシップ推論攻撃に関連するプライバシーリスクを探る。

プライバシーを強化しつつ、推薦の質を維持する新しい技術。

新しいJAXベースのライブラリが、フェデレーテッドラーニングを簡素化して、モデルのトレーニングをもっと良くするよ。

この研究は、エラーフィードバックにおける重み付けされた更新を効果的に使うことで、分散学習を強化するよ。

プライバシーポリシーの公平性とそれがユーザーの信頼に与える影響に関する研究。

合成データとプライバシーの課題について最近の洞察を探る。

新しい仕組みが小型セルネットワークのセキュリティとプライバシーを改善する。