データプライバシー に関する最新の記事

機械学習で敏感なデータを守る技術。

メモリ中心のデザインを通じてプライバシー保護計算とその効率を探る。

ユーザーのプライバシーを確保しつつ、グラフのサイクルを数える新しい方法。

グラフのアンラーニングは、フル再トレーニングなしで古いデータを削除するための解決策を提供する。

CryptoTrainは、機械学習のトレーニング中にセンシティブなデータを保護するために暗号技術を組み合わせているんだ。

FeDETRは、冠動脈狭窄の評価を改善するためにフェデレーテッドラーニングを使ってるよ。

パーソナライズされたシステムは、調整されたモデルを通じて健康と行動のモニタリングを強化するよ。

フェデレーテッドコックス分析でプライバシーを改善する方法が検討されてるよ。

TLSNotaryは、オンラインコミュニケーションでデータの信頼性を確保しつつ、クライアントのプライバシーを守るよ。

データ駆動型の世界で、差分プライバシーが個人データをどう守るかを見てみよう。

データ利用ポリシーの効果的な施行の必要性を探る。

情報漏洩の概要、その影響、そして測定方法について。

パンデミック支援の取り組み中のモバイルデータプライバシーに関する地域のインサイトを調査中。

調査で世代ごとの健康アプリとデータ共有に対する態度が明らかに。

生成AIのプライバシーリスクと安全な方法についての見解。

SSLモデルがデータポイントをどのように記憶するかとその影響を調べる。

A-FedPDは、フェデレータ学習でのトレーニングの不安定さを減らすためにモデルの更新を調整するんだ。

新しい方法が、大規模言語モデルの記憶リスクを予測してプライバシーを強化するんだ。

新しい方法がスマートシティの予測におけるデータ共有のプライバシーを向上させる。

TAKFLは、さまざまなデバイスの能力に応じて、フェデレーテッドラーニングにおける知識共有を最適化するよ。

この論文は、ユーザープライバシーを守りながらGNNのためのフェデレーテッドラーニングを強化する。

新しい手法が連合学習システムのデータ使用監査を改善する。

スパイキングニューラルネットワークと人工ニューラルネットワークのプライバシー脅威を比較した研究。

新しい方法で、分散学習をデータポイズニング攻撃から守ることができる。

データ攻撃に対するフェデレーテッドラーニングのレジリエンスを向上させる新しい方法。

AIトレーニングにおけるデータ使用の証明の複雑さを理解する。

グローバルとローカルのプロンプトを組み合わせることで、データプライバシーを保ちながらフェデレーテッドラーニングモデルを強化できるよ。

新しいモデルが職業のトレンドについての洞察を提供しつつ、機密データを守るよ。

フェデレーテッドラーニングのデータプライバシーとモデルの精度を維持するための課題と解決策を見てみよう。

革新的な戦略でフェデレーテッドラーニングシステムにおける稀なイベント検出が改善される。

FLeNSは、学習のスピードと通信効率をバランスよく改善することで、フェデレーテッドラーニングを向上させるんだ。

フェデレーテッドラーニングにおけるプライバシーの脆弱性とデータセキュリティへの影響を調べる。

AIは腎結石の検出を向上させつつ、患者のデータプライバシーを守るよ。

研究によると、LLMは教育のために有用な合成コードを生成できるらしいよ。

フェデレーテッドラーニングがどうやってAIを個々の好みに合わせつつ、プライバシーを守るのかを学ぼう。

クライアントカスタマイズ適応は、フェデレーテッドラーニングの効率とプライバシーを向上させるよ。

メンバーシップ推測攻撃とデータプライバシーへの影響を見てみよう。

新しい方法がQUBO最適化におけるセンシティブなデータを守るよ。

MASAは、フェデレーテッドラーニングシステムのセキュリティを強化するためのソリューションを提供しているよ。

合成データが従業員の行動分析をどうやって向上させつつ、プライバシーを守れるか学ぼう。