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privacy_preserving_protocol_for ...
智能仪表是智能网络网络中能源消耗数据的主要来源，该网络可以用细性记录能量使用。使用智能仪表扩大了能源供应商与消费者之间的反应。智能电表的安全性和用户的隐私是至关重要的。智能表数据的研究，尤其是安全问题，是一个非常活跃的研究领域。高频智能电表以少量突发（每秒或分钟）捕获并传输能量使用数据。在如此短的时间内处理数据时保持高度的安全性对于智能电表等资源有限的设备至关重要。为了解决此问题，这项工作使用基于差异扩展的可逆水印和Paillier同型加密提供了高频智能电表（P3HF）的隐私协议。提出的协议可以通过引入唯一的加密服务器并使用联合水印和加密来保护实时数据传输，从而显着提高了高频智能电表的安全性。获得的结果，其中包括使用Arduino Uno Rev.3在真实硬件平台上进行的实验，表明所提出的方案确保了安全性和用户数据隐私，同时消耗了低的能量和执行时间。此外，比较分析表明，所提出的协议的性能要比有关数据和隐私需求，对攻击的韧性以及克服其局限性的能力的早期研究工作更好。
石溪大学人工智能创新研究所首任所长和西蒙斯无限教授石溪大学正在国际范围内搜寻其新的全校人工智能创新研究所（AI 3）的首任所长。作为研究所的领导者，所长将向教务长汇报工作，并担任首任西蒙斯无限教授，并在适合其工作的学术部门任教。所长应继续积极参与研究，同时将其大部分愿景和精力集中在建设和推进研究所上。这个全校研究所的首任领导者将在一个非常时期加入石溪大学，因为该大学正在巩固其在纽约州立大学系统中的旗舰校园地位，并开始部署其战略计划“我们的时刻”，该计划将发展研究事业列为四个主要目标之一。石溪大学利用通过入学人数增长、国家支持增加和历史性慈善捐赠而产生的前所未有的新资金，正在开展高调的举措。这些举措包括成为纽约州立大学 64 个校区的系统中的旗舰校区、成为纽约总督岛新气候解决方案研究中心的支柱机构，以及启动 AI 3。AI 3 建立在大学作为 Empire AI 核心合作伙伴的角色之上。Empire AI 是纽约州在人工智能和相关计算基础设施方面的 2.5 亿美元投资。这些成功正在产生资源和热情，并为大学在研究、教育和推广方面的合作、规模和更广泛影响创造机会。AI 3 主任将利用这一势头，带领石溪大学在迅速发展的人工智能领域向前发展。为启动该研究所，石溪大学将从其总统创新与卓越（PIE）基金中拨出 1000 万美元，用于组建支持人员、开发基础设施和承保初始编程。大学承诺的 1000 万美元是在主任薪水之外的，后者将单独支付。研究所的重点是创新研究：主任将投入大量时间和精力，让石溪大学的教职员工参与支持、催化和扩展基础和应用领域的创新工作，这些工作将是石溪大学的特色，并将充分利用其独特的优势。随着项目的发展，人工智能教育与公平和人工智能服务是主任、研究所教职员工和员工将追求的其他投资和发展领域。职责和期望
石溪大学人工智能创新研究所首任所长和西蒙斯无限教授石溪大学正在国际范围内搜寻其新的全校人工智能创新研究所（AI 3）的首任所长。作为研究所的领导者，所长将向教务长汇报工作，并担任首任西蒙斯无限教授，并在适合其工作的学术部门任教。所长应继续积极参与研究，同时将其大部分愿景和精力集中在建设和推进研究所上。这个全校研究所的首任领导者将在一个非常时期加入石溪大学，因为该大学正在巩固其在纽约州立大学系统中的旗舰校园地位，并开始部署其战略计划“我们的时刻”，该计划将发展研究事业列为四个主要目标之一。石溪大学利用通过入学人数增长、国家支持增加和历史性慈善捐赠而产生的前所未有的新资金，正在开展高调的举措。这些举措包括成为纽约州立大学 64 个校区的系统中的旗舰校区、成为纽约总督岛新气候解决方案研究中心的支柱机构，以及启动 AI 3。AI 3 建立在大学作为 Empire AI 核心合作伙伴的角色之上。Empire AI 是纽约州在人工智能和相关计算基础设施方面的 2.5 亿美元投资。这些成功正在产生资源和热情，并为大学在研究、教育和推广方面的合作、规模和更广泛影响创造机会。AI 3 主任将利用这一势头，带领石溪大学在迅速发展的人工智能领域向前发展。为启动该研究所，石溪大学将从其总统创新与卓越（PIE）基金中拨出 1000 万美元，用于组建支持人员、开发基础设施和承保初始编程。大学承诺的 1000 万美元是在主任薪水之外的，后者将单独支付。研究所的重点是创新研究：主任将投入大量时间和精力，让石溪大学的教职员工参与支持、催化和扩展基础和应用领域的创新工作，这些工作将是石溪大学的特色，并将充分利用其独特的优势。随着项目的发展，人工智能教育与公平和人工智能服务是主任、研究所教职员工和员工将追求的其他投资和发展领域。职责和期望
llm-aix：基于保留大型语言模型的隐私从非结构化医学文本中提取信息的开源管道
在临床科学和实践中，文本数据（例如临床信件或程序报告）以非结构化的方式存储。这种类型的数据不是任何定量研究的可量化资源，任何手动审查或结构化信息检索都是耗时且昂贵的。大语言模型（LLMS）的功能标志着自然语言处理的范式转移，并为结构化信息提取（IE）提供了新的可能性。本协议描述了基于LLM的信息提取（LLM-AIX）的工作流程，从而可以使用隐私保留LLMS从非结构化文本中提取预定义的实体。通过将非结构化的临床文本转换为结构化数据，LLM-AIX解决了临床研究和实践中的关键障碍，在这种临床研究和实践中，有效提取信息对于证明临床决策，增强患者结果并促进大规模数据分析至关重要。该协议由四个主要处理步骤组成：1）问题定义和数据准备，2）数据预处理，3）基于LLM的IE和4）输出评估。LLM-AIX允许在本地医院硬件上集成，而无需将任何患者数据传输到外部服务器。作为示例任务，我们将LLM-AIX应用于肺栓塞患者的虚拟临床信件的匿名化。此外，我们提取了这些虚拟字母的肺栓塞的症状和横向性。我们通过在现实世界数据集上使用IE，癌症基因组图集计划（TCGA）（TCGA）的100个病理报道来证明管道中潜在问题的故障排除，以进行TNM阶段提取。LLM-AIX可以通过易于使用的界面执行任何程序知识，并且在不超过几分钟或几个小时的时间内执行，从而在所选的LLM模型上删除。
动态用户聚类，以提供高效和隐私权...
摘要 - 随着机器学习的更广泛采用以及对数据隐私的越来越关注，联邦学习（FL）受到了极大的关注。FL计划通常使一组参与者（即数据所有者）使用其本地数据单独训练机器学习模型，然后将其通过中央服务器的协调来汇总以构建全局FL模型。对标准FL的改进包括（i）通过利用梯度稀疏和（ii）通过采用隐私性汇总（PPAGG）协议来增强聚合的安全性，从而减少梯度传输的通信开销。但是，由于用户稀疏梯度向量的异质性，最新的PPAGG协议并不能轻易与梯度稀疏相互互操作。为了解决此问题，我们提出了一种动态用户聚类（DUC）方法，并采用一组支持协议，根据PPAGG协议和梯度稀疏技术的性质将用户分配到集群中，提供安全性的质量和通信效率。实验结果表明，与基准相比，DUC-FL显着降低了通信开销，并实现了相似的模型精度。所提出的协议的简单性使其对实施和进一步的改进都具有吸引力。
基于CO2的瓷砖固化
摘要 - 今年，使用最广泛的技术框架之一缺乏特定的物联网（IoT）。专注于通信可靠性和对IPv6标准和互联网通信技术的可靠性，EfficityNet B7社交IoT网络满足了护理和适应性需求。尽管拍摄了高质量的照片，但在系统的培训期间却有一些损失，这需要时间。使用Evolution深度学习建议的这项工作以自动生成用于文本分类任务的EfficityNet B7功能框架。在基于有效网络B7的语言相似性分析模型的背景下，对所提出的方法进行了测试，以查看其是否有效。虽然字符级有效网络B7算法并未引起文本分类问题的关注，但本研究中提出的有效网络B7结构在数据分类任务中表现出了出色的性能。大量的测试表明，它们对中断更具弹性，并且可以影响众多有关用户隐私保护，框架含义和法律要求的语言和信息使用政策的组织。
面向学术界的隐私保护型 LLM 离线 AI 工具...
poojamarbade13@gmail.com 6 摘要：大型语言模型 (LLM) 在生成式人工智能 (AI) 工具中的广泛采用引发了人们对用户隐私的重大担忧。为了应对这一挑战，我们提出了 Private ChatGPT，这是一种用于 LLM 的隐私保护模型。它专注于在数据管理和预处理期间保护用户隐私，并确保在训练过程中保留私人上下文。我们使用强化学习 (RL) 整合差异隐私和私人训练，以保护用户隐私同时保持实用性。我们的评估证明了差异隐私在隐私和模型性能之间取得平衡的有效性。关键词：隐私保护、基于 LLM（大型语言模型）、离线人工智能工具、学术、商业、自然语言 1。介绍 大型语言模型 (LLM) 的快速发展彻底改变了各个领域的自然语言生成，包括双体船、内容创作和自动写作。然而，这一进步带来了一个关键问题：用户隐私。LLM 具有强大的分析和生成文本的能力，无意中泄露了有关用户的敏感信息。在本文中，我们解决了基于 LLM 的离线人工智能工具中的隐私保护挑战。我们提出的模型 Priv Chat GPT 旨在在实用性和隐私之间取得微妙的平衡。通过使用强化学习 (RL) 集成差异隐私和私人训练，我们创建了一个强大的框架，既能保护用户数据，又能保持 LLM 的有效性。目的/目标 A.目的 本会议论文的目的是介绍和阐明一种突破性的解决方案，以解决将自然语言生成 (NLG) 技术（特别是大型语言模型 (LLM)）的优势与
SD-BLS：隐私保存选择性披露可验证的凭据，并具有不可链接阈值吊销
隐私违反撤销清单，我们认为匿名撤销是condicio condicio siin qua non to vasee，在数字身份和证书中是足够的隐私水平。在Eudi-arf或W3C-VC和BBS+中没有设计隐私的吊销系统。如果选择撤销战略的选择将向开发商开放，则可能会发生重大隐私违规的风险，例如，采用公共公共设备清单[7]。证书状态列表（CRL）的偏瘫使用介绍了主要与隐私相关的问题[8]，因为有关持有人的敏感信息从列表中泄漏。如果凭证可能是短暂的（通常不太重要的凭据），但不适用于数字识别文件，例如ID，驾驶执照，护照和社会保险号，而这些凭据更长或没有到期时间。我们观察到的国家标准的未来计划包括采用“ Bitstring”状态清单[9]，这些状态可能会授予隐私权。在SD-BLS中，我们设计了一种隐私的吊销机制，以消除持有人的信息的泄漏，并将撤销的治理委派给了多个撤销发行人的法定人数，这可能与证书发行人不同。
用于深度学习脑转移瘤自动分割的多中心隐私保护模型训练
目标：本研究旨在探索多中心数据异质性对深度学习脑转移瘤 (BM) 自动分割性能的影响，并评估增量迁移学习技术，即学习而不遗忘 (LWF)，在不共享原始数据的情况下提高模型通用性的有效性。材料和方法：使用了来自埃尔朗根大学医院 (UKER)、苏黎世大学医院 (USZ)、斯坦福大学、加州大学旧金山分校、纽约大学 (NYU) 和 BraTS Challenge 2023 的总共六个 BM 数据集。首先，分别针对单中心专项训练和混合多中心训练建立 DeepMedic 网络的 BM 自动分割性能。随后评估了隐私保护双边合作，其中将预训练模型共享到另一个中心以使用迁移学习 (TL) 进行进一步训练（带或不带 LWF）。结果：对于单中心训练，在相应的单中心测试数据上，BM 检测的平均 F1 分数范围为 0.625（NYU）至 0.876（UKER）。混合多中心训练显著提高了斯坦福大学和纽约大学的 F1 分数，而其他中心的改善可以忽略不计。当将 UKER 预训练模型应用于 USZ 时，在组合 UKER 和 USZ 测试数据上，LWF 获得的平均 F1 分数 (0.839) 高于朴素 TL (0.570) 和单中心训练 (0.688)。朴素 TL 提高了灵敏度和勾勒准确度，但损害了精度。相反，LWF 表现出令人称赞的灵敏度、精度和勾勒准确度。当应用于斯坦福大学时，观察到了类似的表现。结论：数据异质性（例如，不同中心的转移密度、空间分布和图像空间分辨率的变化）导致 BM 自动分割的性能不同，对模型的通用性构成挑战。LWF 是一种很有前途的点对点隐私保护模型训练方法。
具有张量网络的隐私机器学习
张量网络广泛用于提供有效的局部量子多体系统的低能状态的有效表示，最近被提议为Ma-Chine学习体系结构，这些体系结构可以在传统方面具有优势。在这项工作中，我们表明，张量网络体系结构尤其具有潜在的潜在属性来保存机器学习，这在诸如医疗记录处理之类的任务中至关重要。首先，我们描述了馈电神经网络中存在的一个新的隐私漏洞，以合成和现实世界数据集进行了说明。然后，我们开发明确定义的条件，以确保对这种脆弱性的鲁棒性，这涉及仪表符号下的模型的表征。我们严格地证明，张量 - 网络构造可以满足此类条件。这样做，我们为基质产品状态定义了一种新型的规范形式，该状态具有高度的规律性，并根据基于奇异值分解的规范形式固定剩余的规格。我们通过在医疗记录数据集中对矩阵产品状态进行培训的实际示例补充发现结果，这表明攻击者从模型的术语中提取有关培训数据集的信息的可能性很大。鉴于在训练张量 - 网络架构方面的专业知识越来越大，这些重新
在土地上实现30 x 30：到2030年保护和保护澳大利亚土地30％的国家路线图
•资金不确定性：自然辅助的主要问题之一是该计划确保长期资助承诺的能力的不确定性，这会影响其可持续性和保护工作的连续性。没有稳定的资金，有效计划和实施保护项目变得具有挑战性。•行政复杂性：访问自然辅助资金涉及的行政过程可能是复杂且耗时的。这种复杂性可能会阻止潜在的申请人参加该计划，尤其是没有专门行政资源的小型组织或土地所有者。•有限的范围和资格标准：计划的资格标准和范围可能会限制某些土地所有者或组织的参与。例如，与土地规模，保护目标或地理位置有关的特定标准可能排除了潜在的申请人，这些申请人原本可以为保护结果做出重大贡献。•监视和评估：在有效监视和评估项目资助计划（例如自然协助）的结果和影响方面可能面临挑战。这可能会使很难证明该计划在实现其保护目标方面的有效性并证明对该计划的持续投资是合理的。•与其他计划集成：昆士兰州和国家一级的其他保护计划和计划的协调和集成可能会构成挑战。确保互补性并避免重复努力，需要在利益相关者之间有效的协作和沟通。•适应气候变化：随着气候变化的影响变得更加明显，自然辅助计划需要适应其保护策略，以增强韧性并在不断变化的环境中支持生物多样性。这可能需要其他资源和专业知识。•治理和问责制：确保自然辅助计划中透明的治理和问责机制对于维持利益相关者的信任和信心至关重要。与治理，报告和问责制有关的问题可能会影响该计划的信誉和有效性。