データプライバシー に関する最新の記事

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。

新しいメカニズムが合成データの生成を強化しつつ、個人のプライバシーを守る。

新しい方法がAIのデータを忘れる能力を高めつつ、パフォーマンスを維持するんだ。

画像復元攻撃におけるデータプライオリティの差分プライバシーへの影響を調査中。

データアクセス契約を簡略化する新しいアプローチ。

新しい方法は、パフォーマンスを維持しつつ言語モデルのデータ削除を強化することを目指している。

新しい方法が、勾配反転攻撃に対する連合学習のプライバシーを強化する。

拡散モデルの利用における新しいプライバシーの懸念を探る。

新しい方法で、遅いデバイスを含めたフェデレーテッドラーニングでモデルの学習が強化されるよ。

スマートウォッチの使い方とデータ共有に対するユーザーの安心感についての調査。

小さいモデルの要約スキルを大きいモデルを使って向上させる新しいアプローチ。

提案されたフレームワークは、敵対的攻撃に対する連合学習のセキュリティを強化する。

ユーザーのプライバシー選択を尊重しながらデータフローを管理する新しい方法。

このフレームワークは、データのプライバシーとモデルの整合性を保ちながら、協力的なモデル学習を可能にするんだ。

プログラミングフレームワークがデータ分析のための差分プライバシーをどう強化するかを学ぼう。

LLMはモバイルデバイスのプライバシーと機能を向上させるようになってるよ。

分散学習でパフォーマンスを維持しつつプライバシーを強化する方法を探る。

マシンアンラーニングはモデルがデータを忘れることを可能にして、データプライバシーの規制に対応するのに欠かせないんだ。

新しい方法がスマートテクノロジーのデータセキュリティと効率を向上させる。

研究者たちは、著作権問題を最小限に抑えるために、加工した画像でモデルを訓練することを提案している。

連邦学習は、厳しい天候における自律走行車の協力を強化する。

研究によると、言語モデルへのバックドア攻撃の新しい手法が明らかになったけど、影響は最小限に抑えられてる。

セキュリティにおける大規模言語モデルのリスクと評価についての考察。

信頼できないデータベースでのユーザーデータ分析のための新しいフレームワーク。

HETALは、機械学習モデルをトレーニングする際にクライアントデータを安全に保ってるよ。

センシティブなデータを気にせずに安全に位置情報を特定する新しい方法。

FedMefは、革新的なプルーニング技術を使って低リソースデバイス向けのフェデレーテッドラーニングを改善するんだ。

医療における大規模言語モデルの倫理的懸念を検討する。

新しい方法で画像生成の個人データを守る。

PMixEDは、大規模言語モデルのパフォーマンスを犠牲にせずにプライバシーを向上させる。

Web 3.0のための安全なソリューションとしてLF QSDCを探る。

この記事では、AIモデルのトレーニングにおけるコードライセンスの問題を考察してるよ。

新しい方法は、役立つランキングを可能にしつつ、個人の好みを守るんだ。

革新的なトレーニング方法とデータブレンディングで目の追尾システムを改善する。

機密データを共有せずにモデルをトレーニングするための新しいフレームワーク。

ゴーストセンテンスがユーザーの個人データをオンラインで守るのにどう役立つかを学ぼう。

プライバシーを守りつつ分析を可能にするためのベイジアンネットワークを使った合成データ生成の方法。

ハードウェアデザインでIoTのプライバシーを強化する新しいアプローチ。

革新的なプロトコルが機械学習を強化しながら、機密データを守るんだ。

機械学習におけるデータプライバシーのための確率的勾配ランジュバン学習の解明を探ろう。