データプライバシー に関する最新の記事

Snapは、大きな言語モデルが特定の情報を忘れつつ、パフォーマンスを維持するのを助けてるよ。

WavRxはプライバシーを守りながら健康のためにスピーチを分析して、期待できる診断結果を示してるよ。

新しいモデルが合成EHRデータを強化して、ヘルスケアアプリの改善を図ってるよ。

この記事では、差分プライバシーが医療におけるECGデータをどのように守るかを探ります。

Fed-Growはユーザーがプライバシーを守りながら一緒に大きなモデルを作れるようにするよ。

この記事では、機械学習における個人のプライバシーを守るための戦略について探っていくよ。

Fed-RAAは、クライアントのリソースに合わせて適応することで、フェデレーテッドラーニングを強化し、トレーニングを速くするんだ。

プライバシーを守りつつ、データの依存関係を捉える新しいフェデレーテッドラーニングのアプローチが登場したよ。

機械の忘却に関する新しいベンチマークが、手法の評価と比較を向上させる。

新しい方法が、検索強化生成アプリでのプライバシーリスクを減らすよ。

この記事では、ニューラルネットワークからユーザーデータを効率的に削除する方法について考察しています。

SeCTISはプライバシーとデータ品質を保ちながら、サイバー脅威インテリジェンスの安全な共有を可能にする。

新しい方法で、性能を維持しつつ言語モデルのプライバシー保護が改善されるよ。

医療画像分析におけるプライバシー保護技術の探求。

CEBenchは、企業や研究者がLLMを評価しながらコストとパフォーマンスを管理するのを手助けするよ。

プライバシーを守りつつ、正確性を確保するデータ分析のテクニックを探求中。

新しい技術がデータベースのクエリやトランザクションのプライバシーとセキュリティを向上させてるよ。

イタリアの法的文書において個人データを保護するモデル。

この作業は、データの有用性を維持しつつ、グラフ拡散におけるプライバシーを強化する。

ユーザープロファイルが言語モデルのパーソナライズをどう向上させるかを探る。

TX-Phaseは、研究者のデータプライバシーを守りながら、遺伝子型の補完を強化するよ。

差分プライバシーがどうやって個人データを守りつつ有用な分析を可能にするかを学ぼう。

IoTとブロックチェーンを組み合わせることで、位置情報追跡のプライバシーとセキュリティが強化されるよ。

Crepeは研究者がモバイル画面データを簡単に収集できるようにする。

TimeAutoDiffは、リアルな合成時系列データを作成するための新しいソリューションを提供してるよ。

この研究は、エージェントベースのモデリングにおける個々のデータの役割を調べてるよ。

Lomasは、プライバシーを損なうことなく、研究のために公共データへの安全なアクセスを可能にします。

この方法は文書の著者を特定する透明性を高める。

バランスの取れたトレーニングデータセットを使って、顔認識のバイアスに対処する。

AUTOPRIVは、技術的なスキルがないユーザーのためにデータプライバシーを簡単にしてくれるよ。

新しい方法が言語モデルを活用してスマートホームでのアクティビティ認識を向上させてるよ。

データプライバシーを考慮したCFEs生成の柔軟なアプローチ。

暗号の役割について学んで、情報を守ったりプライバシーを保護したりする方法を知ろう。

新しい方法が医療画像モデルの記憶力と適応性を向上させる。

FedBiOTは、大規模言語モデルを改善しつつ、データをプライベートに保ち、リソースの使用を抑えるんだ。

差分プライバシーを使ったモデルのトレーニングでパフォーマンスを向上させるテクニック。

QFHEは、プライバシーとセキュリティを強化するために、暗号化されたデータで計算を行えるようにする。

この記事では、機械学習システムにおける個人データを保護する方法を紹介するよ。

連合学習がデータセキュリティを追求しながらプライバシーの脅威にどう立ち向かうか。

新しい方法がLLMのパーソナライズを強化して、ユーザーのエンゲージメントを向上させる。