データプライバシー に関する最新の記事

AFedPGは非同期更新を通じてフェデレーテッド強化学習の効率を高める。

銀行はクライアントのプライバシーを守りながら、取引データを共有するのに苦労してるんだ。

新しいアルゴリズムが機械学習モデルのプライバシーと最適化を改善してるよ。

新しい方法が患者のプライバシーを強化し、医療画像の研究を改善してるよ。

連合学習における悪意のある攻撃に対する脅威と防御を分析する。

大規模言語モデルのプライバシーリスクとその解決策を探る。

MLモデルの脆弱性を探って、MIAsに対する防御策を考える。

EncDBは、クラウドでの暗号化データ管理において、セキュリティと効率を向上させるよ。

既存のセンサーデータを使ってIoTのセキュリティを向上させる方法を見てみよう。

研究者たちは、機械学習のバイアスを防ぐために、バランスの取れた合成データを生成することを目指している。

データ管理と患者のプライバシーを改善して、eヘルスを強化する新しいアプローチ。

新しいアルゴリズムがクライアントの多様性と効率を考慮してフェデレーテッドラーニングを強化する。

フィンランドの新しい規制が医療研究の進展と協力を妨げてる。

生成AIの開発と利用における法的課題の概要。

仮想ノードを使って分散学習システムのデータプライバシーを守る方法。

アルゴリズムがどうやってデータ削除リクエストを尊重しつつ、効率を保つかを見てみよう。

新しいツールが法的契約を読みやすくすることを目指してるよ。

フェデレーテッドラーニングにおけるコミュニケーション改善がモデルのパフォーマンス向上に繋がるという研究。

ユーザーのプライバシーを守りながら、軌跡データを共有する新しいアプローチ。

この記事では、前処理ステップがデータプライバシーの保証にどのように影響するかを調べる。

S3PHERは、患者が安全に健康データを医療提供者と共有できるようにして、患者をサポートします。

ソフトウェア要件の満足度を評価するために言語モデルを使うことについての考察。

新しい防御メカニズムが、協調型機械学習におけるラベル推測攻撃のリスクを減らす。

この研究は、プライバシーを守りつつモデルの多様性を高めることで、フェデレーテッドラーニングを強化してるんだ。

エージェントベースのモデリングにおける新しいアプローチは、データの正確さを保ちながら個人のプライバシーを守るんだ。

DPVは個人データの扱いについての明確な枠組みを提供してるよ。

患者のプライバシーを守りながら、医療分野での協力を強化するためのフレームワーク。

プライバシーを守りながらセンシティブなデータを分析するための戦略。

技術設計がユーザーの多様性とコンテキストを尊重することを確保する。

BR-DPがプライバシーとデータ分析のバランスをどう取ってるか探ってる。

UGEsの紹介、データを安全に使える新しい方法だよ。

モデルの精度を向上させつつ、データプライバシーを確保するためのファインチューニング手法を探ってる。

連合学習システムにおけるモデル汚染攻撃のリスクを調査する。

この記事では、データを効果的に分析しながらプライバシーを守る方法について探ります。

機械学習におけるユーザーデータを守るための安全なプロトコル。

ロボットは新しい協力学習技術を使って動きを最適化してるぜ。

DA-DPFLは、コストとトレーニング時間を削減することで連合学習を改善するよ。

バイオメトリックシステムにおける合成虹彩画像の役割を探る。

階層構造とスマートデータ処理でフェデレーテッドラーニングを改善する。

ストリーミングアプリでデータプライバシー向上のためのノイズ生成方法を最適化する。