メンバーシップ推論攻撃がAIモデルの機密データリスクをどう明らかにするかを探る。
Bowen Chen, Namgi Han, Yusuke Miyao
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CEFGLは複数のクライアント向けにプライバシーを守るデータ学習を提供してるよ。
Ruyue Liu, Rong Yin, Xiangzhen Bo
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Magnifierがモバイルデバイスのネットワーク追跡を簡単に変えてくれることを発見してみて。
Wenhao Li, Qiang Wang, Huaifeng Bao
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TETRISは個人のプライバシーを守りつつ、安全なデータ分析を可能にする。
Malika Izabachène, Jean-Philippe Bossuat
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C-FedRAGは、組織間での機密性を確保しつつ、安全なデータ共有を可能にします。
Parker Addison, Minh-Tuan H. Nguyen, Tomislav Medan
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AI技術は病院での患者監視を強化して、ケアと安全性を向上させる。
Paolo Gabriel, Peter Rehani, Tyler Troy
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合成データとプライバシーの役割についての考察。
Lucas Rosenblatt, Bill Howe, Julia Stoyanovich
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INTACTが個人情報を守りながらテキストの明瞭さを保つ方法を学ぼう。
Ildikó Pilán, Benet Manzanares-Salor, David Sánchez
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連合学習とファジィ認知マップの組み合わせがデータプライバシーと協力を向上させる。
Jose L Salmeron, Irina Arévalo
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分散学習におけるメンバーシップ推測攻撃のリスクを探ろう。
Ousmane Touat, Jezekael Brunon, Yacine Belal
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プライバシーとおすすめをアンラーニングテクニックで乗り越える。
Yuyuan Li, Xiaohua Feng, Chaochao Chen
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プライバシーを守るクラウドサービスがどうやって情報を守るか学ぼう。
Yihang Cheng, Lan Zhang, Junyang Wang
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ClustEm4Anoがどのようにして個人データを安全で匿名に保つのか学んでみて。
Robert Aufschläger, Sebastian Wilhelm, Michael Heigl
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デバイスが個人データを共有せずにどうやって協力するかを学ぼう。
Junliang Lyu, Yixuan Zhang, Xiaoling Lu
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スプリット連合学習がデータプライバシーと効率をどう改善するかを学ぼう。
Chamani Shiranthika, Hadi Hadizadeh, Parvaneh Saeedi
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FedPIAは機械学習を強化しつつ、センシティブなデータのプライバシーを守るんだ。
Pramit Saha, Divyanshu Mishra, Felix Wagner
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指紋コードやアルゴリズムがどのように個人データを守るか学ぼう。
Xin Lyu, Kunal Talwar
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差分プライバシーが個人データを守りながら意思決定をどう助けるかを探ってみて。
Victor A. E. Farias, Felipe T. Brito, Cheryl Flynn
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プライバシーと効率を両立させた新しいフェデレーテッドラーニングのアプローチ。
Dipam Goswami, Simone Magistri, Kai Wang
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研究者が貴重なデータを共有しながらプライバシーを守る方法を学ぼう。
Paul Francis, Gregor Jurak, Bojan Leskošek
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FedSSIが過去の知識を忘れずに機械学習をどう改善するかを発見しよう。
Yichen Li, Yuying Wang, Tianzhe Xiao
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少数ショットクラス増分学習が医療の革新をどう形作るか学ぼう。
Chenqi Li, Boyan Gao, Gabriel Jones
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プライバシーと使いやすいデータアクセスの交差点をナビゲートする。
Liudas Panavas, Joshua Snoke, Erika Tyagi
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新しいフレームワークがAIと同型暗号を使ってIoTのセキュリティを強化するよ。
Bui Duc Manh, Chi-Hieu Nguyen, Dinh Thai Hoang
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Split Federated Learningがどのようにデータを安全に保ちながらスマートなモデルを訓練するかを学ぼう。
Justin Dachille, Chao Huang, Xin Liu
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DualGFLがデータプライバシーと効率に与える影響について学ぼう。
Xiaobing Chen, Xiangwei Zhou, Songyang Zhang
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Ozgu Goksu, Nicolas Pugeault
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FLAMeがスマートシティでの転倒検知をどう強化しつつ、プライバシーも守ってるかを見てみよう。
Byeonghun Kim, Byeongjoon Noh
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Shobhita Sundaram, Julia Chae, Yonglong Tian
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Amal Yousseef, Shalaka Satam, Banafsheh Saber Latibari
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Mehdi Letafati, Seyyed Amirhossein Ameli Kalkhoran, Ecenaz Erdemir
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Lisha Shuai, Shaofeng Tan, Nan Zhang
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より良い理解と利用のための差分プライバシーの簡素化。
Onyinye Dibia, Brad Stenger, Steven Baldasty
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新しい方法がデータプライバシーを守りながらAIモデルを微調整することを保証するよ。
Philip Zmushko, Marat Mansurov, Ruslan Svirschevski
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Nicolás E. Díaz Ferreyra, Sirine Khelifi, Nalin Arachchilage
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Mingming Zhang, Zhiqing Xiao, Guoshan Lu
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Sushil Kumar, Soumya P. Dash, Debasish Ghose
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