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人工智能与被遗忘权 - ijrpr
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化学反应：
跨境调查“永远的游说项目”由Le Monde协调，涉及46位来自16个国家的记者和29个媒体合作伙伴：RTBF（比利时）； Denik公投（捷克共和国）；调查报告丹麦（DEN-MARK）； YLE（芬兰）； Le Monde和法国Télévisions（法国）； MIT技术评论德国，NDR，WDR和SüddeutscheZeitung（德国）；记者联合（希腊）； L'Spresso，Radar Magazine，Facta.eu和La Libia（意大利）； Investico，De Groene Amsterdammer和Finandieele Dagblad（荷兰）； Klassekampen（挪威）； Oštro（斯洛文尼亚）； datadista / eldiario.es（西班牙）; Sveriges Radio and Dagens等（Swe-Den）； SRF（瑞士）；黑海（土耳其）；分水岭调查 /英国的警卫队（英国），与欧洲新闻业的出版合作伙伴关系，并与Lobby WatchDog Corporate Corporate Europe obsvatory合作。
降低LLMS中的隐私风险
对手可以提示该模型提取出来的姓名，电子邮件地址，电话号码或其他敏感信息，以实现恶意目的，如图1所示。一般数据保护法规（欧洲议会和欧盟理事会，2016年）赋予个人被遗忘的权利（RTBF），这可能会限制其个人信息的不同和间接商业使用。这种情况导致我们提出问题：我们如何使LLMS能够保护特定个人的私人数据以减轻隐私风险？在LLM的昂贵培训过程中，将所有私人信息从培训数据中移动并从头开始重新训练它不是一个实用的解决方案（Lison等人。，2021; Kandpal等。，2022;刘等。，2024a）。因此，研究人员旨在采用机器学习（MU）作为替代方案，旨在消除不受欢迎的数据和相关模型的影响而无需重新培训的影响（Cao和Yang，2015; Bourtoule et e;，2021; Jang等。，2022; Si等。，2023;张等。，2023a; Maini等。，2024;刘等。，2024a）。为了评估MU甲基的性能，一些研究已经尝试了问题 -
一项关于联邦未来学习的调查：挑战，方法和未来的方向
近年来，“被遗忘的权利”（RTBF）的概念已成为数字信任和人工智能安全数据隐私的关键方面，需要提供支持根据要求删除个人数据的机制。因此，机器学习（MU）引起了相当大的关注，这使ML模型可以选择性地消除可识别的信息。从MU演变出来的是，联邦未学习（FU）已经出现了，以面对联合学习（FL）设置中数据擦除的挑战，该设置促使FL模型能够取消fl客户端或与客户有关的可识别信息。尽管如此，联邦学习的独特属性引入了FU技术的特定挑战。这些挑战需要在开发FU算法时进行量身定制的设计。虽然在该领域存在各种概念和许多联合的未学习方案，但统一的工作流程和FU的量身定制设计尚不清楚。因此，这项全面的调查深入研究了FU的技术和方法，提供了基本概念和原则的概述，评估了现有的联邦未学习算法，并审查了针对联邦学习量身定制的优化。此外，它讨论了实际应用并评估其局限性。最后，它概述了未来研究的有希望的方向。
标记和追踪小型武器和轻型武器... - GRIP
AD 国防军 AdD 领域管理局（比利时） AG 战争武器 BATF 酒精、烟草和火器管理局（美国） BE 埃普勒夫银行（比利时） BF 比利时法兰克 BSR 监视和研究大队（比利时） CASA 小型武器协调行动 CFE 欧洲常规武装部队 CFR 中央枪支登记册 CIF 成本、保险、运费包含在价格中 CIP 国际常设委员会 CMP 平民射击计划（美国） ECHO 欧洲共同体人道主义办公室 ECOSOC 联合国经济及社会理事会 ECOWAS 西非国家经济共同体 EU 欧洲联盟 FN 国民生产总值埃斯塔尔工厂（比利时） GAO 美国总审计局 GRIP 和平与安全研究和信息小组 HRW 人权观察 IANSA 国际小型武器行动网络武器 IBE 比利时弹药研究所 (比利时) ICAO 国际民用航空组织 ICRC 红十字国际委员会 IEACS 欧洲狩猎和运动枪械研究所 INCC 比利时国家刑事侦查和犯罪学研究所 国际刑警组织 IWETS 国际刑警组织武器与爆炸物追踪系统 KFOR 科索沃部队 KLA 科索沃解放军 NATO 北大西洋公约组织 NGO 非政府组织 NRA 全国步枪协会 (美国) NTC 国家寻人中心 (美国) OAS 美洲国家组织 ODA 海外发展署 (英国) OSCE 组织