連携型アンラーニングがデータプライバシーをどう守るか学ぼう。
Zibin Pan, Zhichao Wang, Chi Li
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新しいフレームワークは、プライバシーとセキュリティを強化するために、フェデレーテッドラーニングとブロックチェーンを組み合わせてる。
Ervin Moore, Ahmed Imteaj, Md Zarif Hossain
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MOLLMが有害なデータを効率的に消してLLMを改善する方法を見つけよう。
Zibin Pan, Shuwen Zhang, Yuesheng Zheng
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合成データは、プライバシーリスクなしで健康情報を分析する安全な方法を提供するよ。
Marta Cipriani, Lorenzo Di Rocco, Maria Puopolo
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高リスクのAIシステムでプライバシーと説明可能性を両立させる難しさを発見しよう。
Supriya Manna, Niladri Sett
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