データプライバシー に関する最新の記事

スリランカ、健康アプリの患者データを守るためにプライバシー法を制定。

FedDMは、データプライバシーを守りながら拡散モデルのためのフェデレーテッドラーニングを強化するよ。

AIアプリケーションでセンシティブな情報を守るための差分プライバシーの探求。

新しいアプローチは、ユーザーのプライバシーを守りながら結果の精度を向上させることを目指してる。

フェデレーテッドラーニングは、工業環境でデータのプライバシーを守りつつ機械学習を向上させるんだ。

新しい方法がデータセットの蒸留を改善して、モデルのトレーニング効率を高めるんだ。

新しい方法が医療画像を改善し、患者データを守る。

サンプルから未知の分布を推定する際の頑健性の役割を調べる。

ユーザーレビューと倫理的洞察を通じてソフトウェアを改善する研究。

新しい方法がスマートグリッドのセキュリティを強化しつつ、ユーザーのプライバシーを守るんだ。

大規模言語モデルのリスクと防御戦略を探る。

CCNetは新しいデータでのモデルのパフォーマンスを向上させつつ、ユーザーのプライバシーを守るんだ。

PUFFLEは、機械学習におけるプライバシー、ユーティリティ、フェアネスの課題に対する解決策を提供するよ。

データ所有者が自分のデータの不正使用をMLでチェックできるフレームワーク。

ある研究が、メンバーシップ推測攻撃に対するプライバシーを向上させるためにSeqMIAを紹介した。

患者のプライバシーを守りつつ、医療画像分類を改善する新しいアプローチ。

新しいアーキテクチャは、複数のフレームを使って小さいデバイスでのビデオ分析を強化します。

先進的な追跡と予測方法を使ってワイヤレス通信を改善する研究。

この研究は、高解像度の画像からトレーニングデータを再構築する新しい方法を明らかにしてるよ。

この記事は、複雑なオンラインタスクを管理するためのWebエージェントの効果を評価している。

6G時代に向けて、車両のセキュリティを強化する新しいシステム。

日常のモバイル技術におけるAIの利点と危険性を探る。

この記事では、分類器における合成データトレーニングを改善するための知識リサイクリングについて探ります。

この方法はプライバシーを向上させつつ、AIのモデル精度を改善するんだ。

プライバシーと効果的なソーシャルイベント検出を両立させるフレームワークの紹介。

階層的フェデレーテッドラーニングのパフォーマンスを向上させる新しいアプローチ。

新しいプログラミング言語がMPCプロトコルのセキュリティ検証を改善する。

フェデレーテッドラーニングは、ユーザープライバシーを守りながらデータを活用する方法を提供するんだ。

この論文はデータ合成におけるプライバシーを守るためのポアソンメカニズムについて話してるよ。

新しい方法がプライバシーを守りながら安全なデータ分析を改善する。

AIモデルからデータを効果的に削除する手法を探る。

データプライバシーのための縦型フェデレーテッドラーニングにおけるスパイキングニューラルネットワークの役割を探る。

プログラミングスキルがない科学者向けに画像解析を簡単にできるウェブベースのツール。

言語モデルの著作権問題に対処するためのウォーターマークの活用を探る。

この記事では5Gネットワークのセキュリティ課題とテスト方法について探ります。

新しいシステムがデータプライバシーを守りつつ、ML推論のスピードを上げるんだ。

新しい合成データセットが、正確な頭部検出と3Dモデリングを可能にする。

シャッフルモデルがユーザーデータプライバシーを守るアプローチを見てみよう。

新しい方法が合成データ生成を強化しつつプライバシー保護も確保する。

ヘルスケアシステムにおける倫理的なAI開発のためのフレームワーク。