データプライバシー に関する最新の記事

この記事では、クラウド環境でのGPTモデル使用に関するプライバシーの懸念について話してるよ。

この研究は、フェデレーテッドラーニング技術と組み合わせたSNNの脆弱性を調べてるんだ。

データプライバシーと倫理的な問題における分散型AIの重要性を探る。

DSpodFLは、クライアントの違いに対応して、分散型フェデレーテッドラーニングを強化するよ。

連合学習の新しい戦略が、機械学習におけるプライバシーと効率を向上させる。

新しい方法は、タイミングの詳細を保ちながら合成電子健康記録を改善する。

この研究は、グラフ表現学習とエッジ再構築攻撃におけるプライバシーの懸念を調べているよ。

機械学習モデルにおけるプライベートデータへのモデル逆転攻撃のリスクを探る。

この研究は、マルチモーダルデータを使って病気の検出を強化する方法を調べてるよ。

患者のプライバシーを確保しながら、合成遺伝子発現データのための生成モデルを検討中。

分散型連合学習の重要な側面と課題についての深堀り。

差分プライバシーが個人データを守りつつ、貴重な洞察を提供する方法を探る。

新しい方法が分散学習におけるデータプライバシーとトレーニング効率を向上させる。

フラッシュバックは、連合学習における忘却に対処して、モデルのトレーニングとパフォーマンスを向上させる。

プライバシーを守りつつAIモデルからデータを取り出すための革新的なアプローチ。

新しい方法がプライバシーを高めるために、プライベートセレクションメカニズムを洗練させてるよ。

新しい方法が連合学習のコミュニケーション効率を向上させる。

データ保護法と機械学習の実践の関係を調べる。

TimEHRは、研究を助けるために電子健康記録からリアルな合成時系列データを生成するよ。

P3LSが製造業で安全なデータ共有を可能にする方法を学ぼう。

LLMがいろんな分野でレコメンダーシステムをどう強化するか学ぼう。

hFedFは、ドメイン一般化の課題に対処することでフェデレート学習のパフォーマンスを向上させる。

データ収集と個人のプライバシー権のバランスを探る。

個人のプライバシーを守りながらベイズテストを行う方法。

情報主導の世界で個人データを守る方法を探る。

Androidアプリでユーザーデータを効果的に守る方法を学ぼう。

新しい方法は、外部の知識を取り入れてLLMの性能を向上させるんだ。

新しいアプローチが、マルチ属性データを効率的に共有するためのプライバシーを改善する。

研究ではデータプライバシーとバグ再現の間にトレードオフがあることがわかった。

機械学習とフェデレーテッドシステムにおける公平性の問題を探る。

ランダムウォークアルゴリズムが分散学習におけるプライバシーをどう改善するかを見てみよう。

AIモデルにおける選択的な記憶除去を通じた倫理的懸念への対処。

新しい方法が、クライアントの違いに対処することでフェデレーテッドラーニングを強化するんだ。

量子コンピュータは、プライバシーと効率を向上させることで、安全なマルチパーティ計算を強化する。

この記事では、プライバシーを守りながらバスの速度を推定する方法について説明しています。

新しい方法が言語モデルの意思決定プライバシーを守りつつ、パフォーマンスを維持するんだ。

ゲーム理論を使って学習できない例攻撃を理解して、データ保護を強化する。

エージェントが中央のコーディネーションなしでソリューションを最適化する方法。

新しい方法で、人間には画像がクリアに見えるけど、不正なモデルをブロックするんだ。

この研究は、言語モデルにおけるパーソナライズされた応答のメリットを調べてるよ。