データプライバシー に関する最新の記事

複数のグループ間で情報を共有しながらプライバシーを保つ新しい方法。

機械学習におけるプライバシーと公平性の問題を解決する方法。

フェデレーテッドラーニングで機械学習モデルを保護するためにTEEsを使った新しい方法。

ドリフトから学ぶことで、異なるデータを持つフェデレーテッドラーニングのモデル性能が向上するんだ。

FedDIPは、動的プルーニングと正則化を通じて、フェデレーテッドラーニングにおけるコミュニケーションを最適化するよ。

この記事では、データプライバシーにおけるPETの役割とその応用について考察します。

機械学習におけるデータプライバシーと忘却の複雑さを考察中。

FedJudgeはプライバシー重視の法律言語モデルトレーニングを提供してるよ。

この仕事は、経済研究のための差分プライバシーを使った合成データ生成について話してるよ。

スプリット学習と同型暗号を組み合わせた方法が、機械学習におけるプライバシーを強化する。

データ保護と利便性を向上させるためのプライバシー設定最適化の方法。

新しいフレームワークが、合成データの回答が研究にとって信頼できることを保証する。

ユーザーのプライバシーを守りつつ、精度を維持するためのGNNのフレームワーク。

フェデレーテッドラーニングにおけるデータ再構築攻撃の課題を見てみよう。

ユーザーのプライバシーを守るために、暗号化されたデータで機械学習を可能にする方法。

データプライバシーを確保しつつ最適な選択肢を見つける研究。

この方法は、ユーザーデータのプライバシーを守りながらおすすめを強化するよ。

ユーザープライバシーを守りつつ、データ共有を改善する方法を探してる。

セキュアなデータインサイトのための差分プライバシー手法を探る。

この記事では、複数のアナリストがいる状況でプライバシーを管理するためのフレームワークについて話してるよ。

先進的な言語ツールがプライバシーポリシーの分析をどう変えてるか。

FedGKDは、タスクの特徴抽出を最適化することで、グラフニューラルネットワークのためのフェデレーテッドラーニングを強化する。

LLMプラットフォームでプラグインを使うリスクについて学ぼう。

音響攻撃は、キーボードからの音をキャッチすることでデータセキュリティを脅かす。

分散グラフにおけるプライバシー保護リンク予測のプロトコルを紹介します。

攻撃者が大規模言語モデルを利用して知識を抜き出す方法を探ってるんだ。

機械学習のトレーニング中に敏感なデータを守る新しい方法ができたよ。

DFedADMMとDFedADMM-SAMは、データプライバシーを守りながらモデルのトレーニングを改善するんだ。

Fed-LSAEは連合学習のセキュリティを強化し、攻撃を防ぐんだ。

ユーザープライバシーを犠牲にせず、安全なデータ分析のための新しいツールチェーン。

NOMAは複数のユーザーが共有するチャネルのため、ユニークなセキュリティリスクを持ってるよ。

この研究は、NOMA技術を使ったIIoTにおける安全な通信方法を調査してる。

知識のサニタイズは、言語モデル内の機密情報を保護するのに役立つ。

研究は、人気のある差分プライバシーツールのユーザーフレンドリーな側面を調べている。

Edge MLとその人間の活動認識における役割についての考察。

AIの役割は、高度なワイヤレス技術のネットワーク管理を変革することだよ。

新しい方法が、古さやデバイスの違いに対処してフェデレーテッドラーニングを強化する。

新しいプロトコルがSN Pシステムを使って計算のプライバシーを確保する。

PFL-GANの紹介：フェデレーティッドラーニングにおけるクライアントの多様性に合わせたソリューションだよ。

新しいアプローチが多様なクライアントデータに対するフェデレーテッドラーニングを強化する。