データプライバシー に関する最新の記事

この論文は、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改善する方法を紹介してるよ。

この記事ではk-匿名性とネットワークのプライバシーへの影響について探ってるよ。

新しい方法がプライバシーを守りながらユーザーのフィードバックを使ってモデルを強化するよ。

病院を選ぶ戦略が医療の予測モデルを向上させる。

FedGradは、フェデレーテッドラーニングのための防御機構を提供し、バックドア攻撃に効果的に対抗します。

新しいフレームワークがプライバシー、ユーティリティ、コストのためにフェデレーテッドラーニングを最適化する。

LLMを使った機械翻訳の新しいトレンドや課題を探る。

新しい方法で、プライバシーを守りながら医療でのデータ共有がもっと良くなったよ。

新しい方法がIntel SGXの効率を高めて、パフォーマンスの問題を減らすんだ。

連合型分類器のアンカーがデータの課題の中で医療画像分類を向上させる。

新しいフレームワークが患者のプライバシーを守りながら医療画像解析を改善する。

大規模言語モデルでのセンシティブなデータの記憶を減らすための新しいフレームワーク。

新しい方法で、ラベル付きデータとラベルなしデータの両方を使って医療画像が強化される。

ローカル差分プライバシーは、個人のアイデンティティを守りつつ、データ分析を可能にするんだ。

新しい方法は、感情を保ちながら顔を匿名化して、より良いプライバシー保護を実現する。

接続されたデバイス間で敏感なデータを守るために、人口プロトコルがどう役立つかを探る。

ホモモーフィック暗号がニューラルネットワークのセンシティブなデータをどう守るかを発見しよう。

機械学習モデルのトレーニングにおけるプライバシーとデータの価値について。

研究は感情的な内容を保持しながら、スピーチを匿名化することを見ています。

プライバシーを守りながら分散データから学ぶ新しい方法。

新しい方法が個人デバイスでの言語モデルの精度を向上させる。

動的データを分析する際に個人情報を守るのはめっちゃ大事だよね。

ベイズ計算の成長と機械学習との統合の概要。

個人データアクセスリクエストの自動化でユーザー体験を良くする方法を見てみよう。

再構築手法は機械学習におけるプライバシーの問題を引き起こし、より強力な保護が必要だね。

dFILがセンシティブデータのインスタンスエンコーディングにおけるプライバシーをどう向上させるかを学ぼう。

データ保護責任者は、コンプライアンスのための知識管理で重要な課題に直面している。

研究者たちは、FLにおけるモデルのパフォーマンスには適切なコミュニケーションバランスが重要だと発見した。

AIモデルは、医師と患者の会話から臨床ノートを自動生成するのに期待されてるよ。

新しいフレームワークは、ターゲット知識へのアクセスで言語モデルのパフォーマンスを向上させるよ。

個人ブロックチェーンを使った新しいデータ管理のアプローチ。

この記事では、言語モデルにおけるプライバシーの問題を検討し、それに対処する方法を提案してるよ。

FedPDDはユーザーデータのプライバシーを守りながら、レコメンデーションシステムを改善します。

合成データは、患者のプライバシーを守りつつ、研究を可能にするんだ。

新しい方法は、合成クエリ生成を通じて検索システムでユーザーのプライバシーを確保する。

量子暗号が安全なデータ削除にどんな役割を果たすかを調べる。

個人のプライバシーを尊重しながら平均を推定する方法。

研究がディープラーニングシステムでのトリガーを隠す新しい方法を明らかにした。

ニューラルネットワークの防御を突破するためのローパス攻撃手法を紹介するよ。

新しいフレームワークが開発者にアプリの明確なプライバシー声明を作る手助けをするよ。