データプライバシー に関する最新の記事

新しいアルゴリズムは、効果的なクライアントクラスタリングを通じてフェデレーテッドラーニングのモデル性能を向上させる。

WeChatの人気急上昇中のサブアプリにおけるプライバシーの過剰収集を調査中。

信頼できる機械学習のためのプライバシーとロバスト性技術を統合した新しいフレームワークができたよ。

新しいアプローチがプライバシーを強化しつつ、コラボレーションエージェントのパフォーマンスを最適化する。

新しい方法がデータプライバシーを守りつつ、個別化されたフェデレーテッドラーニングを向上させる。

暗号化された画像を深層学習モデルがプライバシーを守りながらどう処理するかを学ぼう。

ユーザープライバシーを優先しながらデータタイプを組み合わせる新しいベンチマーク。

新しい方法が、危機の際にモビリティデータを共有する際の個人のプライバシーを守ってくれるよ。

微調整モデルとその基盤バージョンをつなげる研究。

Fedstellarは、デバイス間での機械学習モデルの安全で効率的なトレーニングを可能にするよ。

新しいフレームワークが、限られたデータからの学習を連合環境で改善する。

金融機関はプライバシーを守りながらデータを安全に共有する方法を探してる。

HePCoは、プライバシーと効率を重視した継続的な連合学習を強化する。

エッジ学習が高度なネットワークでIoTのセキュリティとパフォーマンスをどう向上させるかを見つけよう。

プライベートデータとパブリックデータを使うことで、機械学習がより良くなるし、プライバシーも守れるんだ。

この記事では、機械学習モデルで精度とプライバシーを実現するためのテクニックについて話してるよ。

カッコウハッシングが暗号アプリでデータストレージとプライバシーをどう向上させるか学ぼう。

新しい技術がGPUを使った暗号化計算の速度と効率を改善してるよ。

FedNoisyっていう新しいベンチマークが、フェデレータードラーニングのノイズの多いラベルに対処する手助けをしてるよ。

RQMは、モデルの効率を維持しながら、フェデレートラーニングのプライバシーを向上させるよ。

新しいデータセットがDVSカメラを使ってプライバシーを守りながら暴力検出を改善したよ。

新しいビューは、コードレビューをする人がソフトウェア内の個人データを効率的に管理するのに役立つ。

FDINetは、クラウドベースのサービスにおけるモデル抽出攻撃に対する新しい防御を提供します。

AIの規制の必要性とその社会への影響について話そう。

新しいプロトコルがフェデレーテッドラーニングのプライバシーとモデルの整合性を向上させる。

MimiCはドロップアウト問題を解決して、連合学習のモデル精度を向上させるんだ。

RVL-CDIPベンチマークデータセットの問題をもう少し詳しく見てみよう。

FLGoプラットフォームは、研究者向けに柔軟なツールでフェデレーテッドラーニングを効率化するよ。

新しい方法が低線量CT画像を改善しつつ、患者データを守る。

DOF-IDはデータプライバシーを損なうことなく脅威検出を強化する。

AI画像生成と著作権リスクの交差点を調べる。

新しいアルゴリズムがデータの進化に伴って分散学習を改善する。

新しいアプローチが連合学習システムの敵対的攻撃に対する防御を強化する。

フェデレーテッドラーニングがモデルの一般化とデータプライバシーに与える影響を調べる。

SBNNはリソースが限られたデバイスの機械学習の効率を改善するよ。

データプライバシーを重視した分散型ディープラーニングアプローチについての考察。

フェデレーテッドラーニングモデルにおけるプライバシーと公平性のバランスを考察する。

新しい方法がデータプライバシーの懸念の中でフェデレーテッドラーニングの性能を向上させる。

新しいアルゴリズムが、分散学習の攻撃への耐性を向上させたんだ。

新しい方法が医療画像の分類を改善しつつ、患者データを守るんだ。