データプライバシー に関する最新の記事

メンバーシップ推測攻撃がデータプライバシーに与えるリスクを見てみよう。

スパースモデルがフェデレーテッドラーニングの効率をどう向上させるかを見てみよう。

新しいAIモデルがX線と報告データを使って骨の問題の診断を改善したよ。

LLS回帰におけるデータセキュリティを強化するための差分プライバシーの活用方法を学ぼう。

患者データから学びつつプライバシー保護も確保するシステム。

AIの専門家たちが信頼できるAIとその課題について意見を共有してるよ。

プライバシー保護とコンテキストバンディット学習を組み合わせた新しいアプローチ。

プライバシーを守りながら車両の不正行為を検出する新しい方法。

ユーザープライバシーを守りながら、ビデオストリーム検出を改善するための研究。

生成モデルからアイデンティティを消去しつつ、画像の品質を維持する方法。

新しい方法が登場して、プライベートデータを守りながら、結合サイズの推定精度が向上したよ。

グラフデータの中で重要なつながりを守りつつ、有益な情報を公開するための戦略。

差分プライバシーとその機械学習への応用についての考察。

新しい方法が、データプライバシーを保ちながら分散型フェデレーテッドラーニングを強化する。

新しいアプローチが分散システムでの侵入検知を強化する。

欠損データ管理のための新しいフレームワークを通じて、モバイルセンサーアプリの改善。

この研究は、クリエイターが自分の作品がAIのトレーニングに使われるときにどう反応するかを調べている。

この論文では、深層学習モデルにおける量子化条件付きバックドア攻撃に対する防御手段であるEFRAPを紹介するよ。

新しい方法がモデルが特定のビジュアル情報を忘れる能力を高める。

回答者のプライバシーを守りつつ、信頼できる人口推定を提供する方法。

研究は、患者データのプライバシーを守りながらECGの解釈を改善する。

新しいフレームワークがフェデレーテッドラーニングを強化して、AIモデルの忘却を防ぐんだ。

研究によると、WordGame攻撃が明らかになり、LLMの安全対策の弱点を突いているんだって。

医療におけるデータプライバシーを向上させるためのフェデレーテッドラーニングの探求。

新しいアプローチがフェデレーテッドラーニングのパフォーマンスと公正性を向上させる。

新しいフレームワークがデータ共有中に敏感な要約統計を保護するのを助ける。

機械学習モデルのプライバシーリスクを評価する新しい方法を紹介するよ。

分散学習が機械学習の効率やモデルのトレーニングをどう改善できるかを学ぼう。

バイオメトリクスを使うときに、匿名化がどのように個人のアイデンティティを守るかの概要。

データプライバシーとユーティリティをバランスさせるフレームワークを紹介するよ。

テキストから画像へのモデルでプライバシーを守る新しい方法。

ローカル差分プライバシーとMLシステムにおける公平性の関連を調べる。

新しい方法がプライバシー監査を改善し、機械学習の隠れ状態モデルに焦点を当ててるよ。

適応的ロバストクリッピング技術を通じて分散学習を改善する。

新しい方法が、動的グラフモデルでのデータ削除を改善しつつ、プライバシーを守るんだ。

ベイジアンフェデレーテッド推論は、癌研究においてプライバシーを守った生存分析を可能にする。

FedSCは、連合学習においてユーザーのプライバシーを守りつつ、モデルのトレーニングを改善する。

新しい技術で、差分プライバシーを使った機械学習のスケーラビリティが改善される。

コホートベースのアプローチは、フェデレーテッドラーニングシステムの効率と精度を向上させる。

フェデレーテッド・ビヘイビオラル・プレーンが、フェデレーテッドラーニングでクライアントの行動をどう理解するのに役立つかを知ろう。