Security and Privacy Product Inclusion
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Kleidermacher, Dave, Arriaga, Emmanuel, Wang, Eric, Porst, Sebastian, Jover, Roger Piqueras |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Preserving Privacy and Security in Federated Learning
di: Nguyen, Truc, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Nguyen, Truc, et al.
Pubblicazione: (2022)
DDP-SA: Scalable Privacy-Preserving Federated Learning via Distributed Differential Privacy and Secure Aggregation
di: Wei, Wenjing, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wei, Wenjing, et al.
Pubblicazione: (2026)
Information Security and Privacy in the Digital World: Some Selected Topics
di: Sen, Jaydip, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sen, Jaydip, et al.
Pubblicazione: (2024)
SFPDML: Securer and Faster Privacy-Preserving Distributed Machine Learning based on MKTFHE
di: Wang, Hongxiao, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Wang, Hongxiao, et al.
Pubblicazione: (2022)
Efficiently Achieving Secure Model Training and Secure Aggregation to Ensure Bidirectional Privacy-Preservation in Federated Learning
di: Yang, Xue, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yang, Xue, et al.
Pubblicazione: (2024)
Federated Learning for Cross-Domain Data Privacy: A Distributed Approach to Secure Collaboration
di: Zhang, Yiwei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Yiwei, et al.
Pubblicazione: (2025)
Secure Sparse Matrix Multiplications and their Applications to Privacy-Preserving Machine Learning
di: Damie, Marc, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Damie, Marc, et al.
Pubblicazione: (2025)
Balancing Security and Privacy: The Pivotal Role of AI in Modern Healthcare Systems
di: P, Binu V, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: P, Binu V, et al.
Pubblicazione: (2026)
Secure and Privacy-Preserving Federated Learning for Next-Generation Underground Mine Safety
di: Elmahallawy, Mohamed, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Elmahallawy, Mohamed, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Novel Federated Learning-Based IDS for Enhancing UAVs Privacy and Security
di: Ceviz, Ozlem, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Ceviz, Ozlem, et al.
Pubblicazione: (2023)
AIJack: Let's Hijack AI! Security and Privacy Risk Simulator for Machine Learning
di: Takahashi, Hideaki
Pubblicazione: (2023)
di: Takahashi, Hideaki
Pubblicazione: (2023)
Personalized Privacy Amplification via Importance Sampling
di: Fay, Dominik, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Fay, Dominik, et al.
Pubblicazione: (2023)
Towards Privacy-Preserving Medical Imaging: Federated Learning with Differential Privacy and Secure Aggregation Using a Modified ResNet Architecture
di: Fares, Mohamad Haj, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Fares, Mohamad Haj, et al.
Pubblicazione: (2024)
FastLloyd: Federated, Accurate, Secure, and Tunable $k$-Means Clustering with Differential Privacy
di: Diaa, Abdulrahman, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Diaa, Abdulrahman, et al.
Pubblicazione: (2024)
Enhancing Security Control Production With Generative AI
di: Ling, Chen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ling, Chen, et al.
Pubblicazione: (2024)
Hawk: Accurate and Fast Privacy-Preserving Machine Learning Using Secure Lookup Table Computation
di: Saleem, Hamza, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Saleem, Hamza, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Privacy-Centric Approach: Scalable and Secure Federated Learning Enabled by Hybrid Homomorphic Encryption
di: Nguyen, Khoa, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Nguyen, Khoa, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Lightweight and Secure Deep Learning Model for Privacy-Preserving Federated Learning in Intelligent Enterprises
di: Fotohi, Reza, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Fotohi, Reza, et al.
Pubblicazione: (2025)
Privacy-Preserving Statistical Data Generation: Application to Sepsis Detection
di: Macias-Fassio, Eric, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Macias-Fassio, Eric, et al.
Pubblicazione: (2024)
Decentralized Federated Learning: A Survey on Security and Privacy
di: Hallaji, Ehsan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hallaji, Ehsan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Privacy Side Channels in Machine Learning Systems
di: Debenedetti, Edoardo, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Debenedetti, Edoardo, et al.
Pubblicazione: (2023)
Privacy Profiles for Private Selection
di: Koskela, Antti, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Koskela, Antti, et al.
Pubblicazione: (2024)
SoK: Security and Privacy Risks of Healthcare AI
di: Chang, Yuanhaur, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chang, Yuanhaur, et al.
Pubblicazione: (2024)
BlocksecRT-DETR: Decentralized Privacy-Preserving and Token-Efficient Federated Transformer Learning for Secure Real-Time Object Detection in ITS
di: Tahera, Mohoshin Ara, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Tahera, Mohoshin Ara, et al.
Pubblicazione: (2026)
CENTAUR: Bridging the Impossible Trinity of Privacy, Efficiency, and Performance in Privacy-Preserving Transformer Inference
di: Luo, Jinglong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Luo, Jinglong, et al.
Pubblicazione: (2024)
Preserving Node-level Privacy in Graph Neural Networks
di: Xiang, Zihang, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Xiang, Zihang, et al.
Pubblicazione: (2023)
Private Linear Regression with Differential Privacy and PAC Privacy
di: Yang, Hillary, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yang, Hillary, et al.
Pubblicazione: (2024)
Privacy Drift: Evolving Privacy Concerns in Incremental Learning
di: Ahamed, Sayyed Farid, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ahamed, Sayyed Farid, et al.
Pubblicazione: (2024)
Purifying Approximate Differential Privacy with Randomized Post-processing
di: Lin, Yingyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lin, Yingyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
On the Efficiency of Privacy Attacks in Federated Learning
di: Tabassum, Nawrin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Tabassum, Nawrin, et al.
Pubblicazione: (2024)
PrivacySIM: Evaluating LLM Simulation of User Privacy Behavior
di: Flemings, James, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Flemings, James, et al.
Pubblicazione: (2026)
Flamingo: Multi-Round Single-Server Secure Aggregation with Applications to Private Federated Learning
di: Ma, Yiping, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Ma, Yiping, et al.
Pubblicazione: (2023)
A Study of Secure Algorithms for Vertical Federated Learning: Take Secure Logistic Regression as an Example
di: Wang, Huan-Chih, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Huan-Chih, et al.
Pubblicazione: (2024)
Real-Time Privacy Risk Measurement with Privacy Tokens for Gradient Leakage
di: Meng, Jiayang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Meng, Jiayang, et al.
Pubblicazione: (2025)
FedRE: Robust and Effective Federated Learning with Privacy Preference
di: Xiao, Tianzhe, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xiao, Tianzhe, et al.
Pubblicazione: (2025)
Wasserstein Differential Privacy
di: Yang, Chengyi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yang, Chengyi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Empirical Privacy Variance
di: Hu, Yuzheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hu, Yuzheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
FT-PrivacyScore: Personalized Privacy Scoring Service for Machine Learning Participation
di: Gu, Yuechun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gu, Yuechun, et al.
Pubblicazione: (2024)
FinP: Fairness-in-Privacy in Federated Learning by Addressing Disparities in Privacy Risk
di: Zhao, Tianyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhao, Tianyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Rényi Pufferfish Privacy: General Additive Noise Mechanisms and Privacy Amplification by Iteration
di: Pierquin, Clément, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Pierquin, Clément, et al.
Pubblicazione: (2023)
Documenti analoghi
-
Preserving Privacy and Security in Federated Learning
di: Nguyen, Truc, et al.
Pubblicazione: (2022) -
DDP-SA: Scalable Privacy-Preserving Federated Learning via Distributed Differential Privacy and Secure Aggregation
di: Wei, Wenjing, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Information Security and Privacy in the Digital World: Some Selected Topics
di: Sen, Jaydip, et al.
Pubblicazione: (2024) -
SFPDML: Securer and Faster Privacy-Preserving Distributed Machine Learning based on MKTFHE
di: Wang, Hongxiao, et al.
Pubblicazione: (2022) -
Efficiently Achieving Secure Model Training and Secure Aggregation to Ensure Bidirectional Privacy-Preservation in Federated Learning
di: Yang, Xue, et al.
Pubblicazione: (2024)