RiM: Record, Improve and Maintain Physical Well-being using Federated Learning
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Mishra, Aditya, Lone, Haroon |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2025
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Position Paper: Assessing Robustness, Privacy, and Fairness in Federated Learning Integrated with Foundation Models
par: Wang, Jiaqi, et autres
Publié: (2024)
par: Wang, Jiaqi, et autres
Publié: (2024)
In the Name of Fairness: Assessing the Bias in Clinical Record De-identification
par: Xiao, Yuxin, et autres
Publié: (2023)
par: Xiao, Yuxin, et autres
Publié: (2023)
PUFFLE: Balancing Privacy, Utility, and Fairness in Federated Learning
par: Corbucci, Luca, et autres
Publié: (2024)
par: Corbucci, Luca, et autres
Publié: (2024)
Learning Fair Robustness via Domain Mixup
par: Zhong, Meiyu, et autres
Publié: (2024)
par: Zhong, Meiyu, et autres
Publié: (2024)
A New Perspective to Boost Performance Fairness for Medical Federated Learning
par: Yan, Yunlu, et autres
Publié: (2024)
par: Yan, Yunlu, et autres
Publié: (2024)
Securing Health Data on the Blockchain: A Differential Privacy and Federated Learning Framework
par: Commey, Daniel, et autres
Publié: (2024)
par: Commey, Daniel, et autres
Publié: (2024)
Secure Multi-Modal Data Fusion in Federated Digital Health Systems via MCP
par: Aueawatthanaphisut, Aueaphum
Publié: (2025)
par: Aueawatthanaphisut, Aueaphum
Publié: (2025)
Synthetic Artifact Auditing: Tracing LLM-Generated Synthetic Data Usage in Downstream Applications
par: Wu, Yixin, et autres
Publié: (2025)
par: Wu, Yixin, et autres
Publié: (2025)
Blameless Users in a Clean Room: Defining Copyright Protection for Generative Models
par: Cohen, Aloni
Publié: (2025)
par: Cohen, Aloni
Publié: (2025)
Privacy-Preserving Dataset Combination
par: Fuentes, Keren, et autres
Publié: (2025)
par: Fuentes, Keren, et autres
Publié: (2025)
Towards eco friendly cybersecurity: machine learning based anomaly detection with carbon and energy metrics
par: Aashish, KC, et autres
Publié: (2025)
par: Aashish, KC, et autres
Publié: (2025)
I'm Sorry Dave: How the old world of personnel security can inform the new world of AI insider risk
par: Martin, Paul, et autres
Publié: (2025)
par: Martin, Paul, et autres
Publié: (2025)
Conscious Data Contribution via Community-Driven Chain-of-Thought Distillation
par: Libon, Lena, et autres
Publié: (2025)
par: Libon, Lena, et autres
Publié: (2025)
Fragments to Facts: Partial-Information Fragment Inference from LLMs
par: Rosenblatt, Lucas, et autres
Publié: (2025)
par: Rosenblatt, Lucas, et autres
Publié: (2025)
FNDaaS: Content-agnostic Detection of Fake News sites
par: Papadopoulos, Panagiotis, et autres
Publié: (2022)
par: Papadopoulos, Panagiotis, et autres
Publié: (2022)
Towards a Systematic Risk Assessment of Deep Neural Network Limitations in Autonomous Driving Perception
par: Pavlitska, Svetlana, et autres
Publié: (2026)
par: Pavlitska, Svetlana, et autres
Publié: (2026)
Know Your Scientist: KYC as Biosecurity Infrastructure
par: Feldman, Jonathan, et autres
Publié: (2026)
par: Feldman, Jonathan, et autres
Publié: (2026)
On the Impact of Multi-dimensional Local Differential Privacy on Fairness
par: Makhlouf, Karima, et autres
Publié: (2023)
par: Makhlouf, Karima, et autres
Publié: (2023)
LDPKiT: Superimposing Remote Queries for Privacy-Preserving Local Model Training
par: Li, Kexin, et autres
Publié: (2024)
par: Li, Kexin, et autres
Publié: (2024)
Sharing is CAIRing: Characterizing Principles and Assessing Properties of Universal Privacy Evaluation for Synthetic Tabular Data
par: Hyrup, Tobias, et autres
Publié: (2023)
par: Hyrup, Tobias, et autres
Publié: (2023)
Differentially Private Post-Processing for Fair Regression
par: Xian, Ruicheng, et autres
Publié: (2024)
par: Xian, Ruicheng, et autres
Publié: (2024)
Machine Unlearning: Taxonomy, Metrics, Applications, Challenges, and Prospects
par: Li, Na, et autres
Publié: (2024)
par: Li, Na, et autres
Publié: (2024)
Personalized Differential Privacy for Ridge Regression
par: Acharya, Krishna, et autres
Publié: (2024)
par: Acharya, Krishna, et autres
Publié: (2024)
Gaming the Metric, Not the Harm: Certifying Safety Audits against Strategic Platform Manipulation
par: Burnat, Florian A. D., et autres
Publié: (2026)
par: Burnat, Florian A. D., et autres
Publié: (2026)
Privacy-Preserving Data Linkage Across Private and Public Datasets for Collaborative Agriculture Research
par: Zafar, Osama, et autres
Publié: (2024)
par: Zafar, Osama, et autres
Publié: (2024)
Disparate Impact on Group Accuracy of Linearization for Private Inference
par: Das, Saswat, et autres
Publié: (2024)
par: Das, Saswat, et autres
Publié: (2024)
Minerva: A File-Based Ransomware Detector
par: Hitaj, Dorjan, et autres
Publié: (2023)
par: Hitaj, Dorjan, et autres
Publié: (2023)
Rethinking Anonymity Claims in Synthetic Data Generation: A Model-Centric Privacy Attack Perspective
par: Ganev, Georgi, et autres
Publié: (2026)
par: Ganev, Georgi, et autres
Publié: (2026)
"bot lane noob" Towards Deployment of NLP-based Toxicity Detectors in Video Games
par: Ave, Jonas, et autres
Publié: (2026)
par: Ave, Jonas, et autres
Publié: (2026)
Self-Sovereign Agent
par: Qu, Wenjie, et autres
Publié: (2026)
par: Qu, Wenjie, et autres
Publié: (2026)
Privacy Constrained Fairness Estimation for Decision Trees
par: van der Steen, Florian, et autres
Publié: (2023)
par: van der Steen, Florian, et autres
Publié: (2023)
FairDP: Certified Fairness with Differential Privacy
par: Tran, Khang, et autres
Publié: (2023)
par: Tran, Khang, et autres
Publié: (2023)
Systematically Assessing the Security Risks of AI/ML-enabled Connected Healthcare Systems
par: Elnawawy, Mohammed, et autres
Publié: (2024)
par: Elnawawy, Mohammed, et autres
Publié: (2024)
Guarantees of confidentiality via Hammersley-Chapman-Robbins bounds
par: Chaudhuri, Kamalika, et autres
Publié: (2024)
par: Chaudhuri, Kamalika, et autres
Publié: (2024)
Censoring chemical data to mitigate dual use risk
par: Campbell, Quintina L., et autres
Publié: (2023)
par: Campbell, Quintina L., et autres
Publié: (2023)
Knowledge Distillation-Based Model Extraction Attack using GAN-based Private Counterfactual Explanations
par: Ezzeddine, Fatima, et autres
Publié: (2024)
par: Ezzeddine, Fatima, et autres
Publié: (2024)
FAIRPLAI: A Human-in-the-Loop Approach to Fair and Private Machine Learning
par: Sanchez Jr., David, et autres
Publié: (2025)
par: Sanchez Jr., David, et autres
Publié: (2025)
De-amplifying Bias from Differential Privacy in Language Model Fine-tuning
par: Srivastava, Sanjari, et autres
Publié: (2024)
par: Srivastava, Sanjari, et autres
Publié: (2024)
A Survey on Differential Privacy for SpatioTemporal Data in Transportation Research
par: Bhadani, Rahul
Publié: (2024)
par: Bhadani, Rahul
Publié: (2024)
Federated Learning Under Attack: Exposing Vulnerabilities through Data Poisoning Attacks in Computer Networks
par: Nowroozi, Ehsan, et autres
Publié: (2024)
par: Nowroozi, Ehsan, et autres
Publié: (2024)
Documents similaires
-
Position Paper: Assessing Robustness, Privacy, and Fairness in Federated Learning Integrated with Foundation Models
par: Wang, Jiaqi, et autres
Publié: (2024) -
In the Name of Fairness: Assessing the Bias in Clinical Record De-identification
par: Xiao, Yuxin, et autres
Publié: (2023) -
PUFFLE: Balancing Privacy, Utility, and Fairness in Federated Learning
par: Corbucci, Luca, et autres
Publié: (2024) -
Learning Fair Robustness via Domain Mixup
par: Zhong, Meiyu, et autres
Publié: (2024) -
A New Perspective to Boost Performance Fairness for Medical Federated Learning
par: Yan, Yunlu, et autres
Publié: (2024)