データプライバシー に関する最新の記事

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。

ユーザーのプライバシーを守りながら、LLMを安全かつ効率的に使う方法。

KARDは、外部知識を取り入れて小さなモデルを強化し、より良い推論ができるようにしてるよ。

選択的分類器がプライバシーと予測精度をどう守るかを調べる。

バーチャル空間におけるコミュニケーション方法とプライバシーの絡みを考察中。

差分プライバシーがデータ分析で個人情報をどう守るかについての考察。

この論文では、モデルのパフォーマンスを維持しながら、スプリットラーニングにおけるコミュニケーション効率を向上させる方法について話してるよ。

顔変形攻撃と検出方法の徹底的な調査。

機械学習におけるデータ保護のための差分プライベート凸最適化についての考察。

近所攻撃がトレーニングデータを明らかにする効果についての研究。

研究におけるデータアクセスと機密性の対立を検討する。

プライバシーを守りつつ、変化するデータに適応する新しいフェデレーテッドラーニングのフレームワーク。

この論文は、学習アルゴリズムにおける統計的識別不可能性の重要性を検討してる。

プライベート情報を守るための学習不可能なデータセットの効果と課題を調べる。

フェデレーテッドラーニングは、ユーザーデータをプライベートに保ちながらモデルのトレーニングを改善するんだ。

新しい方法で、性能を犠牲にせずにスピーチ分類のプライバシーが確保される。

多言語にわたるパーキンソン病の診断のための音声分析を強化するために、フェデレーテッドラーニングを使う。

新しいモデルは、フェデレーテッドラーニングと生成的ニューラルネットワークを使って、空対地通信を改善してるよ。

データプライバシーを守りながらコラボレーションを改善するモデルのトレーニング方法。

新しいフレームワークがプライバシーを守りつつ、フェデレーテッドラーニングの速度と効率を改善するよ。

AIのユーザープライバシーと意思決定を差分プライバシー技術でバランスを取る。

新しいフレームワークがリモートセンシングデータの分析を改善しつつ、プライバシーも守るよ。

この記事では、スマートビルでのCO2レベル監視に対するプライバシーモデルの影響を考察してるよ。

この記事では、GNNに対する属性推測攻撃とそれがプライバシーに与える影響について検討しています。

この記事では、分散型フェデレーテッドラーニングの利点と課題について探ります。

フェデレーテッドラーニングとMIMOを組み合わせることで、ワイヤレスシステムのプライバシーと効率が向上するよ。

監査可能なデータ構造の信頼性を確保する方法について。

FedMSAは、分散トレーニングにおけるコミュニケーションと効率を改善することで、フェデレーテッドラーニングを強化します。

ベイズ推論を通じて合成データ分析におけるプライバシーと精度に対処する。

新しい方法がプライバシーを強化しつつ、テキストの意味や構造を保ってるよ。

新しい方法が顔認識の精度を向上させつつ、プライバシーの懸念にも対処してるよ。

新しいフレームワークが忙しい都市部でのコンテンツ配信を強化する。

研究が医療データ共有における生成モデルのプライバシーリスクを評価してるよ。

フレームワークは合成医療データを共有する際に患者のプライバシーを守ることを目指してるよ。

GPT-FLフレームワークは、合成データを使ってフェデレーテッドラーニングを改善するよ。

プライバシーを守りながら機械学習モデルからデータを削除する方法。

新しい方法が高次元データのプライバシーと精度を改善する。

プライバシーを守る学習を探求しながら、フェデレーション強化学習のコミュニケーション問題に取り組む。