データプライバシー に関する最新の記事

研究によると、LLMがトレーニングデータを露呈させることができることが分かり、プライバシーの懸念が高まっている。

この記事では、マックスカバー問題とセットカバー問題のプライバシーソリューションについて話してるよ。

フェデレーテッドラーニングシステムにおけるデータポイズニングのリスクを見てみよう。

新しいフレームワークは、大きなモデルと小さなモデルを組み合わせて、ユーザーデータの保護を優先してるよ。

さまざまなデバイスとデータに起因する連合学習の課題に取り組む。

P2M2-CDRは、高度なデータ技術を使ってユーザーのプライバシーを守りつつ、レコメンデーションを強化するよ。

機械学習におけるプライバシー保護技術の探求とその重要性。

新しいアプローチが、フェデレーテッドラーニングのプライバシーの問題に対処しつつデータ回復を強化する。

新しいメカニズムがプライバシーを強化しつつ、機械学習におけるデータの有用性を保つよ。

革新的なアルゴリズムは、データ分析でプライバシーを守るために公共データを利用してるよ。

フェデレーテッドラーニングとそのビジネスの意思決定への影響についての考察。

エージェントがデータを直接共有せずに関数を推定する方法。

深層ニューラルネットワークのトレーニングにおけるノイズの影響とプライバシーについて調査中。

資源が限られたIoTネットワークで学習パフォーマンスが向上する新しい分散型アプローチ。

この研究は、LDAのようなシンプルなトピックモデルにおけるプライバシーの脅威を明らかにしているよ。

新しいフレームワークがAI生成画像のプライバシーを向上させつつ、効率も確保してるよ。

この記事では、大規模言語モデルにおける表形式データのプライバシー手法について論じているよ。

組織間で脅威情報を安全に共有する方法を学ぼう。

AI技術への信頼に影響を与える要因を多様な意見から調べる。

データプライバシーを守りながらFederated Incremental Learningの学習を改善する新しいフレームワーク。

機械学習におけるメンバーシップ推論攻撃に関連するプライバシーリスクを探る。

プライバシーを強化しつつ、推薦の質を維持する新しい技術。

新しいJAXベースのライブラリが、フェデレーテッドラーニングを簡素化して、モデルのトレーニングをもっと良くするよ。

この研究は、エラーフィードバックにおける重み付けされた更新を効果的に使うことで、分散学習を強化するよ。

プライバシーポリシーの公平性とそれがユーザーの信頼に与える影響に関する研究。

合成データとプライバシーの課題について最近の洞察を探る。

新しい仕組みが小型セルネットワークのセキュリティとプライバシーを改善する。

新しいメカニズムが合成データの生成を強化しつつ、個人のプライバシーを守る。

新しい方法がAIのデータを忘れる能力を高めつつ、パフォーマンスを維持するんだ。

画像復元攻撃におけるデータプライオリティの差分プライバシーへの影響を調査中。

データアクセス契約を簡略化する新しいアプローチ。

新しい方法は、パフォーマンスを維持しつつ言語モデルのデータ削除を強化することを目指している。

新しい方法が、勾配反転攻撃に対する連合学習のプライバシーを強化する。

拡散モデルの利用における新しいプライバシーの懸念を探る。

新しい方法で、遅いデバイスを含めたフェデレーテッドラーニングでモデルの学習が強化されるよ。

スマートウォッチの使い方とデータ共有に対するユーザーの安心感についての調査。

小さいモデルの要約スキルを大きいモデルを使って向上させる新しいアプローチ。

提案されたフレームワークは、敵対的攻撃に対する連合学習のセキュリティを強化する。

ユーザーのプライバシー選択を尊重しながらデータフローを管理する新しい方法。

このフレームワークは、データのプライバシーとモデルの整合性を保ちながら、協力的なモデル学習を可能にするんだ。