データプライバシー に関する最新の記事

フェデレーテッドラーニングは、データプライバシーを守りつつ、翻訳の効率を上げるんだよ。

効率とプライバシー向上のためのマルチモデル非同期連合学習を探究中。

スプリット学習法におけるプライバシーの懸念と解決策を評価する。

新しい方法が患者のプライバシーを守りながら、小さな言語モデルを強化する。

Scafflixは、データプライバシーを守りつつ、連邦学習のコミュニケーションを改善するよ。

FedVSは、垂直フェデレーテッドラーニングにおけるモデルのトレーニング速度とプライバシーを改善する。

効率的な暗号化ソリューションでクラウドストレージのデータプライバシーを強化する。

電力効率の高いデバイスに対するサイドチャネル攻撃の分析。

新しい方法で、鍵生成の安全性と伝送距離が向上したよ。

この研究は、プライバシーと品質に焦点を当てて、健康研究のための合成データ生成方法をレビューしてるよ。

制約付きメトリクスは、分析のための有用性を保ちながらデータの安全性を向上させるんだ。

フェデレーテッドラーニングがプライバシーと公正に与える影響を探る。

この方法は、患者の身元を守りながら医療画像を分析するんだ。

WeiAvgは、プライバシーを守りつつ、データの多様性を重視してフェデレーテッドラーニングを強化します。

大規模言語モデルの脆弱性を調べて、より良い保護のための戦略を考える。

量子通信が多人数計算で古典的手法をどう上回るかを見てみよう。

新しい方法が言語モデルのプロンプトで敏感な情報を保護する。

新しい方法が、精度を犠牲にせずに決定木のプライバシーを向上させるんだ。

合成画像を使って超音波分析やトレーニングを強化する。

新しいツールが開発者がモバイルアプリケーションのためのわかりやすいプライバシー通知を作成するのを手助けしてるよ。

ローカルSGDがモデルのトレーニング効率とデータプライバシーをどう改善するかを学ぼう。

チャットボットが敏感な情報やプライバシーの問題をどう扱うかを調べる。

新しいシステムがプライバシーポリシーの注釈を簡単にして、みんなの意識を高めるよ。

プライバシーの懸念と効果的なデータ分析の必要性のバランスを取る。

この研究は、言語モデルにおける公平性とプライバシーのトレードオフを調べてるんだ。

データを守りつつ正確な情報を特定するためのMPCを使った新しい方法。

合成画像は、医療トレーニングや患者のプライバシーに新しい解決策を提供するよ。

この記事では、機械学習におけるガウス過程回帰のプライバシーへの影響を探ります。

FairDPは、機械学習システムにおけるプライバシーと公平性を確保するためのソリューションを提供しているよ。

自然言語生成の速度とプライバシーを向上させる新しいフレームワーク。

拡散モデルとGANがどうやって合成医療画像を生成するかの研究。

新しいフレームワークがCloud-RANテクノロジーを使って、垂直連携学習の効率とプライバシーを向上させる。

vFedSecは連合環境での機械学習モデルの安全で効率的なトレーニングを提供してるよ。

データプライバシーを向上させる新しいエンコーディング手法を見てみよう。

ディープラーニングにおけるさまざまな攻撃に対するプライバシーリスクの評価。

将来の健康危機に対応するために公衆衛生を改革する。

5Gネットワークスライシングでユーザーのプライバシーを守る新しいプロトコル。

PPA-AFLは、デバイス間の共同機械学習におけるデータプライバシーを改善するよ。

フェデレーテッドラーニングとインターポイント法を使って、効果的なモデルトレーニングを探ってるよ。

観察データを使ってプライバシーを守りながらパーソナライズされたポリシーを開発するためのフレームワーク。