データプライバシー に関する最新の記事

限られたリソースを持つデバイスのためのフェデレーテッドラーニングモデルを改善する研究。

新しい方法が言語モデルが訓練データをどうやって記憶するかを明らかにした。

新しい方法が多様なデータを使って信頼できる予測区間を作りつつ、プライバシーも守るんだって。

クッキーについて学んで、そのリスクやプライバシーを守る方法を知ろう。

センシティブなデータを分析する際に、差分プライバシー技術を使ってプライバシーを守るための研究。

新しいフレームワークが、過去のデータを保存せずに病気の効率的な学習を可能にする。

量子機械学習は、機密データを守る新しい方法を提供してるよ。

新しいフレームワークが、ユーザーのプライバシーを守りながらリコメンデーションを改善するよ。

責任あるAIデザインと検証に向けた体系的アプローチ。

オンラインサービスが子どものデータプライバシーをどう扱ってるかの分析。

革新的なシステムがスマホでの高速LLM操作を可能にして、ユーザーのプライバシーを強化する。

パーソナライズドフェデレーテッドラーニングの脆弱性を探ったり、新しいバックドア攻撃手法について考えたりしてるんだ。

フェデレーテッドラーニングがデータのプライバシーとコラボレーションを通じて食品研究をどう変えているかを発見しよう。

UGradSLは、機械学習モデルからセンシティブな情報を削除する実用的なソリューションを提供してるよ。

この記事では、機械の忘却の課題とプライバシーと精度を両立させる新しいアプローチについて話してるよ。

新しい方法がプライバシー問題に対応しつつ、個人デバイス上での言語モデルのパフォーマンスを向上させるよ。

AI技術と規制フレームワークのギャップを評価する。

SGDとプライバシー技術を組み合わせた効果的なデータ分析の方法。

プライベート量子コンピューティングが、複雑な計算中に機密データをどう守るかを見てみよう。

今日のグローバルヘルスケアにおけるAIの役割を形作る規制の見通し。

新しいAIアシスタント技術のセキュリティリスクとその解決策を調べる。

新しい方法が大規模言語モデルの機密情報を忘れる能力を向上させる。

プライバシーと有用性を維持する安全な合成データの方法に関する研究。

新しいアルゴリズムがフェデレーテッドラーニングの効率を向上させつつ、データプライバシーを確保する。

構造的因果情報が合成データの質をどう向上させるかを探る。

アルゴリズムがプライバシーを守りつつ、パーソナライズド医療での意思決定を最適化する方法を調べる。

LLMをテストするのは、安全で効果的なAIアプリのためにめっちゃ大事だよ。

亡くなった後の健康データを寄付することへの態度を調査中。

ユーザープライバシーを確保しながらデータストリームを分析するための新しいフレームワーク。

新しい方法が大規模言語モデルのパーソナライズ学習を向上させる。

拡散モデルと漏洩した勾配を使って画像処理におけるプライバシーの脅威を探る。

制約付きベイズ推論でデータプライバシーを分析する。

マシンアンラーニングは、機械学習モデルでデータプライバシーを改善する方法を提供する。

新しい手法がリズムの変化を狙って、こっそりとしたスピーチ攻撃を行う。

現代の機械学習におけるアンラーニング手法の重要性を探る。

新しい方法がデータセットの圧縮を改善して、機械学習の結果を良くする。

連合学習と群知能の相乗効果を探って、AIをもっと良くする。

HiFGLフレームワークは、プライバシー重視の協調学習における課題に対処してるよ。

プライバシーの心配なしに合成データを作る新しいアプローチ。

新しい方法が、多モーダルデータのフェデレーテッドラーニングを欠損情報があっても改善するよ。