AI-Driven Anonymization: Protecting Personal Data Privacy While Leveraging Machine Learning
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Yang, Le, Tian, Miao, Xin, Duan, Cheng, Qishuo, Zheng, Jiajian |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Privacy Preserving Machine Learning Workflow: from Anonymization to Personalized Differential Privacy Budgets in Federated Learning
von: Díaz, Judith Sáinz-Pardo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Díaz, Judith Sáinz-Pardo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Cross-Cloud Data Privacy Protection: Optimizing Collaborative Mechanisms of AI Systems by Integrating Federated Learning and LLMs
von: Luo, Huaiying, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Luo, Huaiying, et al.
Veröffentlicht: (2025)
User Behavior Analysis in Privacy Protection with Large Language Models: A Study on Privacy Preferences with Limited Data
von: Yang, Haowei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yang, Haowei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Scaling While Privacy Preserving: A Comprehensive Synthetic Tabular Data Generation and Evaluation in Learning Analytics
von: Liu, Qinyi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Qinyi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Explainable Machine Learning-Based Security and Privacy Protection Framework for Internet of Medical Things Systems
von: Si-ahmed, Ayoub, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Si-ahmed, Ayoub, et al.
Veröffentlicht: (2024)
RobWE: Robust Watermark Embedding for Personalized Federated Learning Model Ownership Protection
von: Xu, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xu, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
PPBFL: A Privacy Protected Blockchain-based Federated Learning Model
von: Li, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Deciphering the Interplay between Attack and Protection Complexity in Privacy-Preserving Federated Learning
von: Zhang, Xiaojin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Xiaojin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Privacy-Preserving Federated Learning Method with Homomorphic Encryption in Omics Data
von: Negoya, Yusaku, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Negoya, Yusaku, et al.
Veröffentlicht: (2025)
VMask: Tunable Label Privacy Protection for Vertical Federated Learning via Layer Masking
von: Tan, Juntao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Tan, Juntao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Privacy Implications of Explainable AI in Data-Driven Systems
von: Ezzeddine, Fatima
Veröffentlicht: (2024)
von: Ezzeddine, Fatima
Veröffentlicht: (2024)
Privacy Preservation and Identity Tracing Prevention in AI-Driven Eye Tracking for Interactive Learning Environments
von: Rehman, Abdul, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Rehman, Abdul, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Anonymity Unveiled: A Practical Framework for Auditing Data Use in Deep Learning Models
von: Chen, Zitao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Zitao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Multi-class Classifier based Failure Prediction with Artificial and Anonymous Training for Data Privacy
von: Das, Dibakar, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Das, Dibakar, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Research on Large Language Model Cross-Cloud Privacy Protection and Collaborative Training based on Federated Learning
von: Yang, Ze, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yang, Ze, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Serverless AI Security: Attack Surface Analysis and Runtime Protection Mechanisms for FaaS-Based Machine Learning
von: Pathade, Chetan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Pathade, Chetan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Leverage Variational Graph Representation For Model Poisoning on Federated Learning
von: Li, Kai, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Kai, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Not My Agent, Not My Boundary? Elicitation of Personal Privacy Boundaries in AI-Delegated Information Sharing
von: Guo, Bingcan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Guo, Bingcan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Towards Privacy-Preserving and Personalized Smart Homes via Tailored Small Language Models
von: Huang, Xinyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Huang, Xinyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
The Inadequacy of Similarity-based Privacy Metrics: Privacy Attacks against "Truly Anonymous" Synthetic Datasets
von: Ganev, Georgi, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Ganev, Georgi, et al.
Veröffentlicht: (2023)
AudAgent: Automated Auditing of Privacy Policy Compliance in AI Agents
von: Zheng, Ye, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zheng, Ye, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Towards Confidential and Efficient LLM Inference with Dual Privacy Protection
von: Yu, Honglan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yu, Honglan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Protecting Private Code in IDE Autocomplete using Differential Privacy
von: Grigorenko, Evgeny, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Grigorenko, Evgeny, et al.
Veröffentlicht: (2026)
RewardDS: Privacy-Preserving Fine-Tuning for Large Language Models via Reward Driven Data Synthesis
von: Wang, Jianwei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Jianwei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Towards Efficient Privacy-Preserving Machine Learning: A Systematic Review from Protocol, Model, and System Perspectives
von: Zeng, Wenxuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zeng, Wenxuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
When RAG Chatbots Expose Their Backend: An Anonymized Case Study of Privacy and Security Risks in Patient-Facing Medical AI
von: Madrid-García, Alfredo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Madrid-García, Alfredo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Comprehensive evaluation of Mal-API-2019 dataset by machine learning in malware detection
von: Li, Zhenglin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Zhenglin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Differential Privacy in Generative AI Agents: Analysis and Optimal Tradeoffs
von: Yang, Ya-Ting, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Yang, Ya-Ting, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Learning from Anonymized and Incomplete Tabular Data
von: Lange, Lucas, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Lange, Lucas, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Data Lineage Inference: Uncovering Privacy Vulnerabilities of Dataset Pruning
von: Li, Qi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Qi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Towards Anonymous Neural Network Inference
von: Peiyuan, Liao
Veröffentlicht: (2025)
von: Peiyuan, Liao
Veröffentlicht: (2025)
Leveraging Digital Twin Technologies for Public Space Protection and Vulnerability Assessment
von: Stefanidou, Artemis, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Stefanidou, Artemis, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Towards Privacy-Preserving Data-Driven Education: The Potential of Federated Learning
von: Khalil, Mohammad, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Khalil, Mohammad, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FedRW: Efficient Privacy-Preserving Data Reweighting for Enhancing Federated Learning of Language Models
von: Ye, Pukang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ye, Pukang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Privacy-Preserving AI-Enabled Decentralized Learning and Employment Records System
von: Xu, Yuqiao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Xu, Yuqiao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Forget to Flourish: Leveraging Machine-Unlearning on Pretrained Language Models for Privacy Leakage
von: Rashid, Md Rafi Ur, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Rashid, Md Rafi Ur, et al.
Veröffentlicht: (2024)
GOD model: Privacy Preserved AI School for Personal Assistant
von: PIN AI Team, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: PIN AI Team, et al.
Veröffentlicht: (2025)
MAGNETO: Edge AI for Human Activity Recognition -- Privacy and Personalization
von: Zuo, Jingwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zuo, Jingwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Leveraging Machine Learning for Botnet Attack Detection in Edge-Computing Assisted IoT Networks
von: Rupanetti, Dulana, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Rupanetti, Dulana, et al.
Veröffentlicht: (2025)
State-of-the-Art Approaches to Enhancing Privacy Preservation of Machine Learning Datasets: A Survey
von: Zhang, Chaoyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Chaoyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
Privacy Preserving Machine Learning Workflow: from Anonymization to Personalized Differential Privacy Budgets in Federated Learning
von: Díaz, Judith Sáinz-Pardo, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Cross-Cloud Data Privacy Protection: Optimizing Collaborative Mechanisms of AI Systems by Integrating Federated Learning and LLMs
von: Luo, Huaiying, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
User Behavior Analysis in Privacy Protection with Large Language Models: A Study on Privacy Preferences with Limited Data
von: Yang, Haowei, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Scaling While Privacy Preserving: A Comprehensive Synthetic Tabular Data Generation and Evaluation in Learning Analytics
von: Liu, Qinyi, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Explainable Machine Learning-Based Security and Privacy Protection Framework for Internet of Medical Things Systems
von: Si-ahmed, Ayoub, et al.
Veröffentlicht: (2024)