Hace unos meses, la privacidad, la seguridad, el alojado responsablemente por la privacidad, la seguridad y la responsabilidad han alojado las manzanas y las discusiones. Ahora anunciaba las presentaciones. Aquí hay tres aspectos destacados.
Como se ha hecho con las presentaciones del taller de trabajo 2024 en la máquina centrada en humanos en Apple Se ha publicado una publicación Los dos videos y los dos videos en 2025 se presentaron en la larga lista de estudios y artículos en su blog de investigación de etiquetado de máquinas.
La nota rápida de la privacidad diferencial
Es de destacar que cuando los consumidores se involucran con los clientes (algunas críticas están tocando en los últimos años.
Muy Básicamente clasificado a los datos del usuario antes de cargar, interceptar o analizar a una persona.
¿Cómo está Apple? Hace los marcos:
Apple usa la tecnología de privacidad oficial de DFF es la idea de que Apple puede ocultar los datos personales de un usuario antes de que se comparta con Apple. Si muchos envían los mismos datos, Apple puede tener muchos puntos de datos en el ruido adicional.
Tres estudios que se muestran en el evento de Apple
1: Pan-Privacia local para análisis federados introducidos por Guy Rothlambalam (Apple)
Este estudio se basa en otro estudio desde marzo de 2010 hasta otro estudio. Rothemblem fue coescrito.
Incluso si un sistema de análisis o servidor, 2010, 2010 investigó una forma de mantener el estudio en privado, este nuevo estudio se aplica al propósito de los dispositivos individuales.
En resumen, el estudio muestra que es imposible recopilar datos sin dejar la puerta a los riesgos de privacidad. Los investigadores sugieren los nuevos métodos cifrados que aún permiten a las empresas recolectar las empresas, pero la actividad personal está completamente oculta.
2: búsqueda privada personalizada de escala con Valley, Rihan Rushi y Harris Mug (Apple) presentaron
Esta es una presentación muy interesante para verificar cómo Apple disminuye la privacidad cuando continúa siendo una búsqueda encriptada.
Por ejemplo, cuando el usuario toma una foto de un punto de referencia, la foto se procesa para identificar los procesos de Apple. Requiere un poco de retroceso con los servidores de Apple presentados por consecuencias de privacidad.
Paper explica un método para usar privacidad diferente (por lo tanto, envíe la consulta real rodeada de datos falsos), pero cada persona envía el servidor en la misma ventana de tiempo.
Cuando millones de usuarios apuntan al ancho de banda, Apple puede mantener las investigaciones.
3: A diferencia del modelo de base, a través de datos sintéticos privados, Sivakanth Gopi (Microsoft Research) presentada (Microsoft Research)
Fue uno de los dos artículos presentados por investigadores de Microsoft. Lidiar con imágenes de esto específicamente y se maneja el segundo artículo. Pero el resumen es el mismo.
Las empresas de IA necesitan buenos datos para capacitar a sus modelos. A veces, la buena rutina de datos del «mundo real» son solo los datos del usuario y deben mantenerse privados.
Los dos estudios exploran los datos sintéticos de alta calidad protegidos por los datos mundiales originales, pero en realidad no abren algo privado.
Básicamente, reproducen un método que conduce a los datos originales similares a los datos originales similares a las versiones sintéticas de conjuntos de datos privados, pero sin solicitar ninguna capacitación de modelo o acceso interno. El estado que depende del modelo directo al finalizar el estado de dependencia de las finanzas del modelo directo, pero de una parte de los gastos de privacidad.
Lista completa de aprendizaje
Con los videos seleccionados, los 25 estudios presentados en el evento de Apple. También hay investigadores en Apple, Google, Google, California, Universidad y California.
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