データプライバシー に関する最新の記事

新しい方法が画像生成モデルのコピー問題に取り組んでる。

この記事では、テキストの使いやすさを確保しつつ、著作権を隠す方法について話してるよ。

AAGは空間データの取り扱いにおいて、プライバシーと精度を向上させるよ。

DP-BloGSは、機械学習でのデータプライバシーを向上させながら、パフォーマンスを維持する。

大規模言語モデルが社会に与える影響やリスクを調べる。

この論文では、現在の機械的な忘却検証方法の効果を調べてるよ。

新しい方法が、不正検出を強化しつつデータプライバシーを守る。

新しいアルゴリズムが、セカンドオーダー手法を使ってフェデレーテッドラーニングのプライバシーと効率を向上させる。

FL-E2WSは、データプライバシーを確保しながら無線ネットワークにおけるフェデレーテッドラーニングを最適化するんだ。

新しい方法が、合成データを使って手描きのスケッチと顔写真のマッチングを改善した。

新しい方法が機械学習のビジョントランスフォーマーのプライバシーを強化。

都市の移動データを分析することは、研究者にとって重要なプライバシーの懸念を引き起こすんだ。

新しいデータセットが、身分証明書の詐欺を検出するためのより良いツールをサポートしてるよ。

AIシステムの安全機能は、責任ある使い方と倫理のためにめっちゃ重要だよ。

医療における合成クリニックノートを生成するためのフレームワーク。

データプライバシーと継続学習法の交差点を探る。

プライバシーと効率を向上させるフェデレーション学習の新しいアプローチ。

量子プライベートクエリは、データを安全に取得しながらユーザーのプライバシーを守ることを目指してるよ。

新しい方法が、フェデレーテッドラーニングシステムにおける攻撃からの防御を改善する。

この研究は、オープンソースのLLMがコミットメッセージを生成する能力について調べてるよ。

FedLogは効率的なコミュニケーションとデータプライバシーで連合学習を強化する。

新しいアルゴリズムが合成データセットを使ってデータ共有と機械学習の効率を向上させてるよ。

この論文では、連合学習と制御アプリケーションのシナジーについて検討してるよ。

拡散モデルの脆弱性と防御を調べて、安全なコンテンツ生成について考える。

フェデレーテッドラーニングがデータプライバシーとコラボレーションを通じて農業の意思決定をどう改善するかを学ぼう。

AdapTableは、再トレーニングなしで変化するテーブルデータの中でモデルの予測を改善するよ。

フェデレーテッドラーニングにおける教師なし異常検出手法を評価するツールを紹介します。

スマートメーターのデータと天気情報を使ってエネルギー監視を改善する。

新しいフレームワークが、ノイズのあるデータの問題に対処することで、フェデレーテッドラーニングを強化する。

FADASは、データプライバシーを守りつつ、非同期のクライアントアップデートを可能にすることでフェデレーテッドラーニングを改善する。

情報検索における機械の忘却を探求してデータプライバシーを強化する。

新しい方法が機械学習のプライバシー監査を変える。

乗客のデータを守りながらタクシー需要を予測するシステム。

NeuroSynthは脳の健康研究を改善するために合成MRIデータを生成するよ。

ユーザー保護のための時空間輸送データにおける差分プライバシーの検討。

新しい方法がジョンエリプソイド計算を強化しながら、センシティブなデータを守るんだ。

LLM4Codeモデルでコード生成を強化する新しい方法。

セキュアなモデル共有のために、フェデレーテッド学習とブロックチェーンを組み合わせる。

FlexModは、多様なデータタイプのリソース配分を最適化することで、フェデレーテッドラーニングを改善するよ。

特定のサブモデルを使って、フェデレーテッドラーニングの効率をアップする新しい方法を紹介するよ。