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privacy-sensitive information
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AI 技术对特征保留上下文中的工业图像和视频数据进行匿名化研究
随着技术的不断提升，保护隐私信息变得越来越重要。本研究应用基于深度学习的全身匿名化框架 DeepPrivacy2，将人工身份生成应用于工业图像和视频数据，并与传统匿名化技术进行性能比较，考虑了身份生成质量、时间一致性以及姿势估计和动作识别的
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a month ago
隐私感知的视觉语言模型
本文介绍了一项关于 Visual Language Models（VLMs）处理隐私敏感信息的研究，引入了一个新的基准 PrivBench，并在其中评估了 10 个最先进的 VLMs。研究结果表明，VLMs 对隐私的理解普遍有限，因此提出了
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a month ago
FedFMS：探索用于医学图像分割的联邦基础模型
开发了分布式医学图像分割模型 (FedFMS)，其中包括联邦 SAM (FedSAM) 和用于医学图像的通信和训练高效性的联邦 SAM 适配器 (FedMSA)。通过对各种 FedFMS 配置的多样数据集进行全面实验，发现 FedFMS 可
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4 months ago
神秘揭露者：针对深度神经网络的生成模型反演攻击
本文介绍了一种新型攻击方法 —— 生成模型反演攻击，它可以显著地提高逆转深度神经网络的准确率，攻击者使用部分公共信息学习分布先验，引导逆转过程，并且通过实验证明了差分隐私在该攻击下的防御效果有限。
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5 years ago
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