Privacy-Preserving Heterogeneous Federated Learning for Sensitive Healthcare Data
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Xu, Yukai, Zhang, Jingfeng, Gu, Yujie |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
CADRE: Customizable Assurance of Data Readiness in Privacy-Preserving Federated Learning
di: Hiniduma, Kaveen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hiniduma, Kaveen, et al.
Pubblicazione: (2025)
Towards Privacy-Preserving Data-Driven Education: The Potential of Federated Learning
di: Khalil, Mohammad, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Khalil, Mohammad, et al.
Pubblicazione: (2025)
Hierarchical Dual-Strategy Unlearning for Biomedical and Healthcare Intelligence Using Imperfect and Privacy-Sensitive Medical Data
di: Zhang, Yi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Yi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Privacy-Preserving Federated Learning via Homomorphic Adversarial Networks
di: Dong, Wenhan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Dong, Wenhan, et al.
Pubblicazione: (2024)
BACSA: A Bias-Aware Client Selection Algorithm for Privacy-Preserving Federated Learning in Wireless Healthcare Networks
di: Yadav, Sushilkumar, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yadav, Sushilkumar, et al.
Pubblicazione: (2024)
Privacy-Preserving in Blockchain-based Federated Learning Systems
di: M., Sameera K., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: M., Sameera K., et al.
Pubblicazione: (2024)
Privacy Preserving Federated Learning with Convolutional Variational Bottlenecks
di: Scheliga, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Scheliga, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2023)
Towards Achieving Near-optimal Utility for Privacy-Preserving Federated Learning via Data Generation and Parameter Distortion
di: Zhang, Xiaojin, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zhang, Xiaojin, et al.
Pubblicazione: (2023)
Privacy-Preserving Federated Learning with Differentially Private Hyperdimensional Computing
di: Piran, Fardin Jalil, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Piran, Fardin Jalil, et al.
Pubblicazione: (2024)
LIA: Privacy-Preserving Data Quality Evaluation in Federated Learning Using a Lazy Influence Approximation
di: Rokvic, Ljubomir, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Rokvic, Ljubomir, et al.
Pubblicazione: (2022)
Federated Foundation Models: Privacy-Preserving and Collaborative Learning for Large Models
di: Yu, Sixing, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Yu, Sixing, et al.
Pubblicazione: (2023)
Privacy and Accuracy Implications of Model Complexity and Integration in Heterogeneous Federated Learning
di: Németh, Gergely Dániel, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Németh, Gergely Dániel, et al.
Pubblicazione: (2023)
A Unified Learn-to-Distort-Data Framework for Privacy-Utility Trade-off in Trustworthy Federated Learning
di: Zhang, Xiaojin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Xiaojin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Concealing Backdoor Model Updates in Federated Learning by Trigger-Optimized Data Poisoning
di: Zhang, Yujie, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Yujie, et al.
Pubblicazione: (2024)
Privacy Preserving and Robust Aggregation for Cross-Silo Federated Learning in Non-IID Settings
di: Arazzi, Marco, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Arazzi, Marco, et al.
Pubblicazione: (2025)
Federated Learning Resilient to Byzantine Attacks and Data Heterogeneity
di: Zuo, Shiyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zuo, Shiyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Cutting Through Privacy: A Hyperplane-Based Data Reconstruction Attack in Federated Learning
di: Diana, Francesco, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Diana, Francesco, et al.
Pubblicazione: (2025)
Federated Inference: Toward Privacy-Preserving Collaborative and Incentivized Model Serving
di: Seo, Jungwon, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Seo, Jungwon, et al.
Pubblicazione: (2026)
Privacy-Preserving Data Deduplication for Enhancing Federated Learning of Language Models (Extended Version)
di: Abadi, Aydin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Abadi, Aydin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Privacy Policy Enforcement Guardrails for Data-Sensitive Retrieval-Augmented Generation
di: Zafar, Osama, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zafar, Osama, et al.
Pubblicazione: (2026)
KIPPS: Knowledge infusion in Privacy Preserving Synthetic Data Generation
di: Kotal, Anantaa, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kotal, Anantaa, 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)
Effectiveness of L2 Regularization in Privacy-Preserving Machine Learning
di: Chandrinos, Nikolaos, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chandrinos, Nikolaos, et al.
Pubblicazione: (2024)
Multi-Continental Healthcare Modelling Using Blockchain-Enabled Federated Learning
di: Sun, Rui, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sun, Rui, et al.
Pubblicazione: (2024)
SAFELOC: Overcoming Data Poisoning Attacks in Heterogeneous Federated Machine Learning for Indoor Localization
di: Singampalli, Akhil, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Singampalli, Akhil, et al.
Pubblicazione: (2024)
Privacy-Preserving Data Sharing in Agriculture: Enforcing Policy Rules for Secure and Confidential Data Synthesis
di: Kotal, Anantaa, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Kotal, Anantaa, et al.
Pubblicazione: (2023)
Generating Synthetic Health Sensor Data for Privacy-Preserving Wearable Stress Detection
di: Lange, Lucas, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lange, Lucas, et al.
Pubblicazione: (2024)
Data-Free Privacy-Preserving for LLMs via Model Inversion and Selective Unlearning
di: Zhou, Xinjie, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhou, Xinjie, et al.
Pubblicazione: (2026)
Efficient Privacy-Preserving Recommendation on Sparse Data using Fully Homomorphic Encryption
di: Chowdhury, Moontaha Nishat, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chowdhury, Moontaha Nishat, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learning Privacy-Preserving Student Networks via Discriminative-Generative Distillation
di: Ge, Shiming, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ge, Shiming, et al.
Pubblicazione: (2024)
Privacy-Preserving Dynamic Assortment Selection
di: Cho, Young Hyun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cho, Young Hyun, 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)
Optimizing Privacy-Preserving Primitives to Support LLM-Scale Applications
di: Jandali, Yaman, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jandali, Yaman, et al.
Pubblicazione: (2025)
PassREfinder-FL: Privacy-Preserving Credential Stuffing Risk Prediction via Graph-Based Federated Learning for Representing Password Reuse between Websites
di: Kim, Jaehan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kim, Jaehan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Federated Split Learning for Human Activity Recognition with Differential Privacy
di: Ndeko, Josue, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ndeko, Josue, et al.
Pubblicazione: (2024)
Privacy Assessment of Federated Learning using Private Personalized Layers
di: Jourdan, Théo, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Jourdan, Théo, et al.
Pubblicazione: (2021)
Exploring the Privacy-Energy Consumption Tradeoff for Split Federated Learning
di: Lee, Joohyung, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Lee, Joohyung, et al.
Pubblicazione: (2023)
Data Valuation and Detections in Federated Learning
di: Li, Wenqian, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Li, Wenqian, et al.
Pubblicazione: (2023)
GOD model: Privacy Preserved AI School for Personal Assistant
di: PIN AI Team, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: PIN AI Team, et al.
Pubblicazione: (2025)
Cross-silo Federated Learning with Record-level Personalized Differential Privacy
di: Liu, Junxu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Junxu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
CADRE: Customizable Assurance of Data Readiness in Privacy-Preserving Federated Learning
di: Hiniduma, Kaveen, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Towards Privacy-Preserving Data-Driven Education: The Potential of Federated Learning
di: Khalil, Mohammad, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Hierarchical Dual-Strategy Unlearning for Biomedical and Healthcare Intelligence Using Imperfect and Privacy-Sensitive Medical Data
di: Zhang, Yi, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Privacy-Preserving Federated Learning via Homomorphic Adversarial Networks
di: Dong, Wenhan, et al.
Pubblicazione: (2024) -
BACSA: A Bias-Aware Client Selection Algorithm for Privacy-Preserving Federated Learning in Wireless Healthcare Networks
di: Yadav, Sushilkumar, et al.
Pubblicazione: (2024)