データプライバシー に関する最新の記事

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。

プログラミングフレームワークがデータ分析のための差分プライバシーをどう強化するかを学ぼう。

LLMはモバイルデバイスのプライバシーと機能を向上させるようになってるよ。

分散学習でパフォーマンスを維持しつつプライバシーを強化する方法を探る。

マシンアンラーニングはモデルがデータを忘れることを可能にして、データプライバシーの規制に対応するのに欠かせないんだ。

新しい方法がスマートテクノロジーのデータセキュリティと効率を向上させる。

研究者たちは、著作権問題を最小限に抑えるために、加工した画像でモデルを訓練することを提案している。

連邦学習は、厳しい天候における自律走行車の協力を強化する。

研究によると、言語モデルへのバックドア攻撃の新しい手法が明らかになったけど、影響は最小限に抑えられてる。

セキュリティにおける大規模言語モデルのリスクと評価についての考察。

信頼できないデータベースでのユーザーデータ分析のための新しいフレームワーク。

HETALは、機械学習モデルをトレーニングする際にクライアントデータを安全に保ってるよ。

センシティブなデータを気にせずに安全に位置情報を特定する新しい方法。

FedMefは、革新的なプルーニング技術を使って低リソースデバイス向けのフェデレーテッドラーニングを改善するんだ。

医療における大規模言語モデルの倫理的懸念を検討する。

新しい方法で画像生成の個人データを守る。

PMixEDは、大規模言語モデルのパフォーマンスを犠牲にせずにプライバシーを向上させる。

Web 3.0のための安全なソリューションとしてLF QSDCを探る。

この記事では、AIモデルのトレーニングにおけるコードライセンスの問題を考察してるよ。

新しい方法は、役立つランキングを可能にしつつ、個人の好みを守るんだ。

革新的なトレーニング方法とデータブレンディングで目の追尾システムを改善する。

機密データを共有せずにモデルをトレーニングするための新しいフレームワーク。

ゴーストセンテンスがユーザーの個人データをオンラインで守るのにどう役立つかを学ぼう。

プライバシーを守りつつ分析を可能にするためのベイジアンネットワークを使った合成データ生成の方法。

ハードウェアデザインでIoTのプライバシーを強化する新しいアプローチ。

革新的なプロトコルが機械学習を強化しながら、機密データを守るんだ。

機械学習におけるデータプライバシーのための確率的勾配ランジュバン学習の解明を探ろう。

新しい方法が、変化するデータに適応しながらオンライン連合学習のプライバシーを強化する。

この記事では、ディープサポートベクターがAIの意思決定の理解をどう向上させるかを説明しているよ。

この記事では、大規模言語モデルが敏感な情報をどれだけ守れるかをレビューしてるよ。

ユーザーのプライバシーを守りつつ、動画ストリーミングを最適化する新しいアプローチ。

データメッシュは、チームの所有権とコラボレーションを促進することでデータ管理を変革するんだ。

新しいモデルは、ユーザーのためにプライバシーポリシーを簡単にすることを目指してるんだ。

合成データは、思春期のがん患者に関する研究を改善する可能性を秘めてるね。

この記事は、研究におけるLLMの使用に関する倫理的な懸念について考察しているよ。

ビデオ生成モデルにおけるコンテンツと動きの複製を調べる。

新しい方法が多様なユーザーのタスクへのモデルの適応性を向上させる。

WhatsAppエクスプローラーは、研究者が倫理的にデータを集めつつ、ユーザーのプライバシーを守るのを手助けするよ。

重い尾を持つノイズが機械学習モデルのプライバシーをどうやって強化するかを学ぼう。

ウェイトレスニューラルネットワークを調べて、機密データを守る役割について。