データプライバシー に関する最新の記事

レバレッジスコアのデータ分析とプライバシーにおける重要性を調べてみて。

コード補完ツールの脆弱性を調べて、それがユーザーのプライバシーに与える影響。

階層的フェデレーテッドラーニングにおけるさまざまな攻撃に対するセキュリティ対策を探る。

フェデレーテッドクラスタリングは、データを分析しながらプライベートな情報を守るのに役立つよ。

クラウドセンシングの利点と課題を見ていくよ。プライバシーとユーザーの関与に焦点を当てるね。

DUCDを紹介するよ、敵対的攻撃からDNNを守るためのプライバシー重視の方法なんだ。

コンテンツ生成における機械学習の著作権問題を考察中。

データプライバシーを損なわずに機械の問題を検出する新しいアプローチ。

プライバシーの混乱とそれが敏感な情報を守る役割について探る。

医療アプリにおける言語モデルの役割を調べる。

研究者は個々の患者の記録にアクセスせずに健康状態を調べることができる。

データプライバシーを守りつつ、異なるアイテムを数えるための革新的なアルゴリズム。

MatrixのOlmとMegolmプロトコルのセキュリティに関する詳細な研究。

責任あるAIシステムを開発するための倫理的要件ガイド。

新しいデータセットが精神科医と患者の対話をシミュレーションして、メンタルヘルスの研究に使われるよ。

認証されたアンラーニングとそのデータプライバシー保護における役割を探る。

新しいフレームワークがマルチモーダルデバイスの知識を活用して音声分類を改善する。

新しい方法が、電気使用データの共有でプライバシーを強化しつつ、その有用性を保ってるよ。

デバイス上の言語モデルがどうやってスピードとプライバシーを向上させるかを学ぼう。

この記事では、ゼロショット量子化とその赤外線画像処理への応用について探ります。

ガンマファミリーディストリビューションを使った新しいテクニックが、センシティブなデータセットのプライバシーを向上させるよ。

IoTシステムでリソース管理を強化する革新的なアプローチ。

Celtiberoは、連合学習システムでの攻撃に対して強力な保護を提供するよ。

新しい方法がデータラベリングが少ない中で機械学習の精度を向上させてるよ。

ULDPを通じて、ユーザーのプライバシーを守りながらデータ分析の精度を向上させる。

フェデレーテッドラーニングが機械学習でプライバシーにどうアプローチしてるか探ってみて。

顔認識の公平性と正確性を向上させる新しいアプローチ。

この記事では、個人データの有用性を保ちながら、保護する新しい方法について話してるよ。

健康とゲノムにおけるプライベートデータ分析のためのウェブプラットフォーム。

言語モデルとサンプリング技術における暗記の検討。

OpenFGLは、フェデレーテッドグラフ学習手法を効果的に評価するための包括的なフレームワークを提供してるよ。

この記事では、コンピュータービジョンにおける倫理的な問題について話してて、プライバシーやバイアスに焦点を当ててるよ。

製品を追跡することで、偽造品に対するセキュリティを強化する解決策。

調査データに差分プライバシーを適用する際の組織が直面する課題の評価。

メンタルヘルスの感情的なつながりを分析するためにAIを使ってデータをシミュレーションする。

フェデレーテッドラーニングがどうやってデータをプライベートに保ちながらIIoTでのコラボレーションを可能にするかを発見しよう。

この記事では、ユーザー特有の特徴を使ったリアルな対話システムの新しい方法を紹介します。

プライバシーを守りながら、ラベルなしデータにディープラーニングモデルを適応させる新しい方法。

プラットフォームワーカーの課題と解決策についてのワークショップ。

AIが画像修復の過程でプライベートデータをどうやって忘れるかを見てみよう。