データプライバシー に関する最新の記事

FedCRLがユーザーのプライバシーを守りながら、機械学習をどう改善するかを発見しよう。

新しいシステムは、プライバシーを維持しながら安全なデータ分析を強化するよ。

ユーザーレビューの研究が接触追跡アプリの効果を示している。

新しいアルゴリズムが複雑な最適化タスクでプライバシーを強化する。

この記事では、プライバシーを守る機械学習の新しい方法について考察しています。

新しい指標が、フェデレーテッドラーニングでプライバシーを守りながらデータセットの類似性を測るんだ。

新しいデータセットが出生に関する洞察を提供しつつ、個人情報を守ってるよ。

連合機械学習システムにおける集中型バックドア攻撃の研究。

新しい方法がIoTデータの共有を強化しつつ、プライバシーとエネルギー効率も確保するんだ。

ISO/IEC TS 27560:2023は、組織の同意記録管理についてのガイドだよ。

新しいフレームワークが、元のデータなしで事前学習済みモデルからの学習を強化するよ。

新しい方法が機械学習のトレーニング効率を向上させ、データプライバシーを守るんだ。

システムがバンドルされたウェブコードからトラッキングスクリプトを検出して削除する。

連合学習がデータプライバシーとデバイストラストをどう向上させるかを学ぼう。

都市データプライバシーのためのフェデレーテッドラーニングにおける信頼できるデバイスを確保するためのフレームワーク。

AnthropicのAIチャットボットClaudeのリスクとガバナンスを調査中。

新しいフレームワークが、さまざまなアプリケーションにおけるフェデレーテッドラーニングアルゴリズムの評価を強化する。

プライバシーとテキストの質を両立させる新しい方法。

5G技術フレームワーク内での重要なコミュニケーションにおけるプライバシーの課題を分析する。

この論文では、データプライバシーとモデルのパフォーマンスを向上させるために、フェデレーテッド学習とコントラスト学習を組み合わせることについて話してるよ。

データ分析を可能にしつつ、個人データのプライバシーを守るためのガイド。

フェデレーテッドラーニングがデータをプライベートに保ちながら、機械学習をどのように改善するかを学ぼう。

研究が言語モデルのプライバシー問題に革新的なアンラーニング方法で取り組んでる。

ユーザープライバシーを守りつつ、モデルのパフォーマンスを向上させるためのフェデレーテッドラーニング手法を探求中。

新しい方法がフェデレーテッドラーニングにおけるプライバシーに大きなリスクをもたらしている。

LightTRは、ユーザーのプライバシーを守りながら、連邦学習を使って軌跡回復を強化するよ。

マインドアニメーターは、fMRIで測定された脳活動を使って動画を再構築するんだ。

メディア組織は、ジャーナリズムにおける責任あるAI使用のためのガイドラインを作ってるんだ。

生成AIとMoEを使ってコミュニケーションのセキュリティを向上させる。

新しい方法で連合学習におけるデバイス選択の効率が向上。

新しい方法が、革新的な調整を使って回帰モデルのプライバシーと公平性に対処しているよ。

新しい方法がプライバシーを守りつつ、言語モデルが例から学ぶことを可能にする。

機械学習における安全なデータ処理のためのフレームワーク。

誘導型GNNは、リンク泥棒攻撃からプライバシーの脅威に直面している。

医療データのプライバシーを向上させ、機関間の協力を促進する新しい方法。

この研究は、連合学習が文書の視覚的質問応答において果たす役割を探る。

影のないMIAは、ユーザー推薦システムの脆弱性を明らかにする。

フェデレーテッドラーニングにおけるクライアントの可用性を向上させる新しいアプローチ。

新しいフレームワークが個人のプライバシーを守りながら人間の移動データを生成する。

新しいプロトコルが分散学習のプライバシーと効率を高める。