データプライバシー に関する最新の記事

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。

新しい方法がフェデレーテッドラーニングのセキュリティを強化して、バイザンティン攻撃に効果的に対抗してる。

医療分野におけるフェデレーテッドラーニングでのセキュアアグリゲーションの役割を探る。

大規模言語モデルがプライバシー規制に対応できるか評価する。

RoLoRAは、堅牢なファインチューニングと効率的なコミュニケーションでフェデレーテッドラーニングを強化します。

低品質なデータソースを特定してモデルの精度を向上させる新しいアプローチ。

ユーザープライバシーを守りながらパーソナライズモデルを強化する方法。

この研究では、高度な機械学習技術を使ってリアルな胸部X線画像の作成を調査してるよ。

このフレームワークは、ユーザーのプライバシーを守りつつ、マルチメディアアプリの効率を向上させるよ。

安全なプログラミング手法を強化する新しいアプローチを見てみよう。

研究によると、AIツールは機密文書の編集において正確性と効率を高めるらしいよ。

この記事では、リアルな画像と合成画像を組み合わせることで、顔認識の精度と公平性がどう向上するかを探るよ。

LoRDは、大規模言語モデルへのモデル抽出攻撃の効率を向上させる。

新しい戦略で外れ値検出が改善されて、データ分析の方法が変わってきてるよ。

新しいアプローチは、フェデレーテッドラーニングを使ってモバイルタスクのオフロード決定を最適化する。

CoAstは、検証データなしでフェデレーティッドラーニングにおける革新的な寄与評価を提供します。

研究者たちがテキストデータ内の重要な言葉を守るための技術を開発した。

差分プライバシーと、個人データを守りつつ有用性を確保する役割について見てみよう。

モデルの精度を維持しつつ、画像のプライバシーを守るフレームワーク。

新しい方法がメタデータをナレッジグラフに繋げて、データの解釈をより良くするんだ。

研究者たちは、プライバシーを向上させるために共有データから個人を特定するリスクを評価してる。

研究によると、Androidアプリのデータ収集の報告に不整合があることが分かった。

サンプリングの日付がウイルスやバイ菌の広がりの理解にどう影響するかを学ぼう。

新しい方法がモバイル環境における機械学習の効率を改善してるよ。

FedFTを紹介するよ。これは、フェデレーテッドラーニングでのコミュニケーションを改善する方法なんだ。

新しい方法で、プライバシーを守りつつニューラルネットワークの安全な計算が改善されてるよ。

密度比推定が合成データの質を効果的に測る方法を学ぼう。

分散学習を活用しつつデータプライバシーを確保する方法を見てみよう。

データプライバシーとユーザーアクセスを向上させるためのフェデレーテッドラーニングを簡単にするウェブアプリ。

ノイズ追加技術を使ったブロックチェーンセキュリティ向上法。

新しいアプローチがデジタル病理を強化しつつ、患者のプライバシーを守ってるよ。

新しいフレームワークは、プライバシーとパフォーマンスを向上させるために、フェデレーテッドラーニングとマルチモーダルモデルを組み合わせているよ。

RC-FEDは、フェデレーテッドラーニングでモデルの品質を維持しつつ、通信コストを削減するよ。

新しい方法が、深層学習でプライバシーを守りながらモデルの性能を向上させる。