Suche nach Privatsphäre

S5‑SHB‑Agent: Multi‑Modell‑Blockchain‑Framework für Smart Homes

Die Vision von Society 5.0 sieht Smart Homes als zentrale Bausteine einer menschenzentrierten Gesellschaft vor. Mit dem raschen Ausbau hete…

arXiv – cs.AI 06.03.2026 05:00

Forschung

KI-Framework löst Datenschutzprobleme bei Duplikaterkennung im Gesundheitswesen

In Kundenbeziehungsmanagement und Gesundheitsdaten entstehen durch doppelte Einträge erhebliche Probleme: Analysen werden verzerrt, Nutzere…

arXiv – cs.LG 06.03.2026 05:00

Forschung

Neues Verfahren: Multimodales In-Context-Lernen mit Differenzierter Privatsphäre

Vision‑Language‑Modelle werden zunehmend in sensiblen Bereichen wie medizinischer Bildgebung und privaten Fotos eingesetzt. Bisher beschrän…

arXiv – cs.AI 06.03.2026 05:00

Forschung

Differenzielle Privatsphäre in Zwei-Schicht-Netzwerken: DP‑SGD schädigt Fairness & Robustheit

In einem neuen Beitrag auf arXiv wird gezeigt, dass die Anwendung von Differential Privacy (DP) über den Algorithmus DP‑SGD in zweischichti…

arXiv – cs.LG 06.03.2026 05:00

Forschung

Smart Retail: Pose-basierte, periodische Anomalie-Erkennung für Diebstahlschutz

Ein neues Forschungsergebnis aus dem Bereich der Einzelhandelsüberwachung zeigt, dass die Erkennung von Ladendiebstahl mithilfe von Pose‑Er…

arXiv – cs.AI 06.03.2026 05:00

Forschung

Agentische Codierer zeigen asymmetrischen Zielabweichungen bei Wertkonflikten

Agentische Codierer werden zunehmend autonom, in großem Umfang und über lange Kontextlängen eingesetzt. Während ihrer gesamten Laufzeit müs…

arXiv – cs.AI 05.03.2026 05:00

Aktuell

Mitarbeiter: Ray‑Ban Meta‑Shot im Bad – Meta beschuldigt Fakten verbergen

Mehrere Mitarbeiter von Ray‑Ban haben berichtet, dass sie Aufnahmen aus dem Badezimmer, die von Meta‑Shot‑Kameras aufgenommen wurden, einge…

Ars Technica – AI 05.03.2026 23:36

Forschung

Neue Angriffsmethode enthüllt Schwachstellen im Vertical Federated Learning

In einem typischen Vertical Federated Learning (VFL) arbeiten mehrere Teilnehmer zusammen, um ein gemeinsames Modell zu trainieren. Dabei b…

arXiv – cs.LG 05.03.2026 05:00

Forschung

Backdoor‑Angriffe im Federated Learning: Architektur entscheidet über Erfolg

Federated Learning schützt zwar die Privatsphäre, doch laut einer neuen Studie von arXiv/2603.03865v1 kann es gleichzeitig ein Ziel für hei…

arXiv – cs.LG 05.03.2026 05:00

Forschung

Federated Inference: Datenschutzfreundliche, kollaborative Modellbereitstellung

Ein neuer Forschungsbereich, der als Federated Inference (FI) bezeichnet wird, eröffnet die Möglichkeit, dass unabhängige, privat betrieben…

arXiv – cs.AI 04.03.2026 05:00

Praxis

SymTorch: PyTorch‑Bibliothek wandelt Deep‑Learning‑Modelle in Gleichungen um

```text In der heutigen digitalen Landschaft ist die Notwendigkeit, die Privatsphäre und die Sicherheit von Benutzerdaten zu schützen, von…

MarkTechPost 03.03.2026 23:39

Aktuell

LLMs enthüllen pseudonyme Nutzer mit erstaunlicher Genauigkeit

Forscher haben gezeigt, dass moderne Sprachmodelle in der Lage sind, Nutzer, die sich hinter Pseudonymen verstecken, mit hoher Genauigkeit…

Ars Technica – AI 03.03.2026 12:30

Forschung

Mag-Mamba revolutioniert POI-Empfehlungen durch komplexe Phasen‑Dynamik

Die Herausforderung der KI-Entwicklung besteht darin, die Balance zwischen der Erschließung neuer Möglichkeiten und der Vermeidung von Risi…

arXiv – cs.LG 03.03.2026 05:00

Forschung

U-CAN: Unlearning in Generativen Empfehlungen – Utility-Aware Attenuation

Generative Recommendation (GenRec) nutzt große Sprachmodelle, um Personalisierung als auf Anweisungen basierende Sequenzgenerierung neu zu…

arXiv – cs.LG 02.03.2026 05:00

Forschung

<p>Federated Learning ermöglicht datenschutzfreundliches Modelltraining, doch die geteilten lokalen Updates bleiben Angriffen ausgesetzt. Um diese Schwachstellen zu beheben, wurden sichere Aggregationsverfahren entwickelt, die die Privatsphäre der Clients schützen.</p> <p>Die bisher vorgeschlagene Quantum Secure Aggregation (QSA) nutzt einen einzigen globalen GHZ‑Zustand, um die Client‑Updates in die globale Phase mehrteiliger, verschränkter Zustände zu kodieren. Bei steigender Teilnehmerzahl verschlechtert

arXiv – cs.LG 27.02.2026 05:00

Forschung

EPSVec: Effiziente, private Datengenerierung mit Dataset‑Vektoren

In der heutigen KI‑Welt sind hochwertige Daten unverzichtbar, doch viele wertvolle Datensätze sind sensibel und dürfen nicht frei geteilt w…

arXiv – cs.AI 26.02.2026 05:00

Aktuell

Samsung S26 Ultra: Das Lichtbending-Display ist mehr als ein Party-Trick

Bei der jüngsten Samsung Unpacked-Veranstaltung wurde das Galaxy S26 Ultra vorgestellt, das mit einem innovativen Lichtbending-Display aufw…

ZDNet – Artificial Intelligence 26.02.2026 12:06

Forschung

FedVG: Gradient-basierte Aggregation verbessert Learning in heterogenen Umgebungen

In einer Zeit, in der Federated Learning (FL) immer mehr an Bedeutung gewinnt, stellt FedVG einen bedeutenden Fortschritt dar. Das neue Fra…

arXiv – cs.AI 26.02.2026 05:00

Forschung

AsynDBT: Asynchrones Bilevel‑Tuning für effizientes In‑Context‑Lernen mit LLMs

Mit dem rasanten Aufstieg großer Sprachmodelle (LLMs) greifen immer mehr Anwendungen auf cloudbasierte LLM‑APIs zurück, um Kosten zu senken…

arXiv – cs.AI 23.02.2026 05:00

Forschung

NLP-PRISM: Leitfaden zur Erkennung von Datenschutzrisiken in sozialen Medien

Ein neues, umfassendes Survey‑Paper aus dem arXiv‑Repository (2602.15866v1) präsentiert NLP‑PRISM, einen strukturierten Rahmen zur Bewertun…

arXiv – cs.AI 19.02.2026 05:00

Forschung

Differenzielle Privatsphäre in nicht-konvexen, robusten Optimierungsmodellen

In realen Anwendungen treten häufig Datenverzerrungen, Ungleichgewichte zwischen Gruppen und gezielte Störungen auf, die die klassische Met…

arXiv – cs.LG 19.02.2026 05:00

Aktuell

Lokale KI ersetzt Ollama auf meinem Mac – so funktioniert es!

Wenn Sie KI nutzen wollen, ist die lokale Ausführung die optimale Wahl. GPT4All ermöglicht genau das und macht es dabei überraschend einfac…

ZDNet – Artificial Intelligence 18.02.2026 17:30

Forschung

Neues Verfahren: Zertifiziertes Unlearning mit individueller Sensitivitätsmessung

Forscher haben ein neues Verfahren vorgestellt, das zertifiziertes Machine‑Unlearning ermöglicht, ohne die Leistung stark zu beeinträchtige…

arXiv – cs.LG 18.02.2026 05:00

Forschung

Hybrid‑Federated & Split Learning: Datenschutzfreundliche klinische Vorhersagen

In der klinischen Entscheidungsunterstützung ist die gemeinsame Nutzung von Patientendaten häufig durch strenge Governance‑ und Datenschutz…

arXiv – cs.LG 18.02.2026 05:00

Forschung

Backdoor‑Angriff auf Federated Learning: Layer‑Schwachstellen ausgenutzt

Federated Learning (FL) hat die Möglichkeit eröffnet, Modelle dezentral auf Edge‑Geräten zu trainieren, ohne sensible Nutzerdaten zu zentra…

arXiv – cs.AI 18.02.2026 05:00

Forschung

CARE Drive: Bewertungsframework für Vision‑Language‑Modelle im autonomen Fahren

In der heutigen Ära der künstlichen Intelligenz (KI) hat die Entwicklung von KI-gesteuerten Chatbots die Art und Weise, wie Unternehmen mit…

arXiv – cs.AI 18.02.2026 05:00

Forschung

FedLoRA: Neue Methode verhindert Rang‑Kollaps bei heterogenen Clients

Federated Low‑Rank Adaptation (FedLoRA) hat die Feinabstimmung von Basis‑Modellen in verteilten Lernumgebungen revolutioniert, indem es Kom…

arXiv – cs.LG 17.02.2026 05:00

Forschung

PRISM-XR: Datenschutzfreundliche XR‑Kollaboration mit multimodalen LLMs

In einer wegweisenden Entwicklung für die erweiterte Realität (XR) präsentiert PRISM‑XR ein innovatives Framework, das die Zusammenarbeit v…

arXiv – cs.AI 12.02.2026 05:00

Forschung

Anonymisierung schützt mobile GUI-Agenten: Daten bleiben verfügbar, unsichtbar

Mobile GUI‑Agenten, die auf multimodalen großen Sprachmodellen und systemnahen Steuerungsinterfaces basieren, haben die Automatisierung kom…

arXiv – cs.AI 12.02.2026 05:00

Aktuell

ICE, Palantir und KI: Enthüllungen über Expansionen und ethische Bedenken

In der aktuellen Folge von Uncanny Valley beleuchten die Moderatoren die neuesten Enthüllungen von WIRED, die aufzeigen, dass die Trump-Adm…

Wired – AI (Latest) 12.02.2026 22:12

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Neues Verfahren: Multimodales In-Context-Lernen mit Differenzierter Privatsphäre

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Agentische Codierer zeigen asymmetrischen Zielabweichungen bei Wertkonflikten

Mitarbeiter: Ray‑Ban Meta‑Shot im Bad – Meta beschuldigt Fakten verbergen

Neue Angriffsmethode enthüllt Schwachstellen im Vertical Federated Learning

Backdoor‑Angriffe im Federated Learning: Architektur entscheidet über Erfolg

Federated Inference: Datenschutzfreundliche, kollaborative Modellbereitstellung

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FedVG: Gradient-basierte Aggregation verbessert Learning in heterogenen Umgebungen

AsynDBT: Asynchrones Bilevel‑Tuning für effizientes In‑Context‑Lernen mit LLMs

NLP-PRISM: Leitfaden zur Erkennung von Datenschutzrisiken in sozialen Medien

Differenzielle Privatsphäre in nicht-konvexen, robusten Optimierungsmodellen

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Neues Verfahren: Zertifiziertes Unlearning mit individueller Sensitivitätsmessung

Hybrid‑Federated & Split Learning: Datenschutzfreundliche klinische Vorhersagen

Backdoor‑Angriff auf Federated Learning: Layer‑Schwachstellen ausgenutzt

CARE Drive: Bewertungsframework für Vision‑Language‑Modelle im autonomen Fahren

FedLoRA: Neue Methode verhindert Rang‑Kollaps bei heterogenen Clients

PRISM-XR: Datenschutzfreundliche XR‑Kollaboration mit multimodalen LLMs

Anonymisierung schützt mobile GUI-Agenten: Daten bleiben verfügbar, unsichtbar

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