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Constructeur de cohorte

4 299 418 travaux, canadiens par l’une de quatre routes.

Chaque état de filtre est une URL; l’URL est la requête; la requête est citable via /q/⟨hash⟩. La page, l’API et l’export analysent les mêmes paramètres.

La cohorte courante, diffusée en continu depuis la base de données : toutes les colonnes des travaux, les étiquettes machine, les scores provisoires et l'état de validation de chaque rangée. Les exportations sont plafonnées à 100 000 rangées. Crée un lien /q/ permanent pour cette requête exacte. Les mêmes filtres produisent toujours le même lien, qui que soit le demandeur.

Terme de recherche
Auteur ou autrice
Période
Ordre
Langue
Type
Domaine
Revue
Proceedings on Privacy Enhancing Technologies
Sujet
Rétractation
Résumé
Source des données probantes
Devis d'étude
Accord des étiquettes
État des étiquettes

Les étiquettes directes de Codex et Gemma sont non validées et clairsemées. Les prédictions distillées couvrent la base complète et sont elles aussi non validées. Choisissez explicitement la source; l'absence d'une étiquette directe n'est jamais une étiquette négative.

affaffiliation
fundbailleur
venuerevue
aboutsujet

Les quatre voies se composent : exigez la voie du financement et excluez l'affiliation pour obtenir la strate financée-seulement qu'aucune base fondée sur l'affiliation ne voit jamais.

78 résultats · 1 filtre actif ·
Résultats par année
20152025
Date de publication
Catégories
Étiquettes machine · couverture clairsemée
Preuves
Langue
Type
Citations
Un travail non étiqueté est inconnu, pas un négatif. La couverture est rapportée à chaque requête.
78 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 1 sur 2

Les étiquettes couvrent 0 des 78 travaux de cette cohorte. Les autres sont non étiquetés, ce qui n'est pas une étiquette négative : la table des étiquettes est clairsemée aujourd'hui et s'enrichit au fil des rondes d'étiquetage.

Les prédictions distillées couvrent 78 des 78 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail (titre seulement); le volet Codex est un classifieur distillé et calibré. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

affnon étiqueté
Privacy-preserving Machine Learning as a Service
Ehsan Hesamifard, Hassan Takabi, Mehdi Ghasemi, Rebecca N. Wright
2018· article· en· Proceedings on Privacy Enhancing Technologies· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
255
citations
aboutno affnon étiqueté
Privacy Attitudes of Smart Speaker Users
Nathan Malkin, Joe Deatrick, Allen Tong, Primal Wijesekera, Serge Egelman, David Wagner
2019· article· en· Proceedings on Privacy Enhancing Technologies· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
168
citations
afffundnon étiqueté
DP5: A Private Presence Service
Nikita Borisov, George Danezis, Ian Goldberg
2015· article· en· Proceedings on Privacy Enhancing Technologies· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
65
citations
afffundnon étiqueté
SoK: Making Sense of Censorship Resistance Systems
Sheharbano Khattak, Tariq Elahi, Laurent Simon, Colleen M. Swanson, Steven J. Murdoch, Ian Goldberg
2016· article· en· Proceedings on Privacy Enhancing Technologies· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
54
citations
affnon étiqueté
On the Privacy Implications of Location Semantics
Berker Ağır, Kévin Huguenin, Urs Hengartner, Jean‐Pierre Hubaux
2016· article· en· Proceedings on Privacy Enhancing Technologies· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
43
citations
afffundnon étiqueté
Lower-Cost ∈-Private Information Retrieval
Raphael R. Toledo, George Danezis, Ian Goldberg
2016· article· en· Proceedings on Privacy Enhancing Technologies· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
42
citations
affnon étiqueté
The Price is (Not) Right: Comparing Privacy in Free and Paid Apps
Catherine Han, Irwin Reyes, Álvaro Feal, Joel Reardon, Primal Wijesekera, Narseo Vallina-Rodríguez +3 autres
2020· article· en· Proceedings on Privacy Enhancing Technologies· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
36
citations
affnon étiqueté
Privacy-preserving Wi-Fi Analytics
Mohammad Alaggan, Mathieu Cunche, Sébastien Gambs
2018· article· en· Proceedings on Privacy Enhancing Technologies· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
34
citations
affnon étiqueté
Efficient Server-Aided 2PC for Mobile Phones
Payman Mohassel, Ostap Orobets, Ben Riva
2015· article· en· Proceedings on Privacy Enhancing Technologies· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
28
citations
afffundnon étiqueté
Differentially Private Speaker Anonymization
Ali Shahin Shamsabadi, Brij Mohan Lal Srivastava, Aurélien Bellet, Nathalie Vauquier, Emmanuel Vincent, Mohamed Maouche +2 autres
2023· article· en· Proceedings on Privacy Enhancing Technologies· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
27
citations
affnon étiqueté
Disparate Vulnerability to Membership Inference Attacks
Bogdan Kulynych, Mohammad Yaghini, Giovanni Cherubin, Michael Veale, Carmela Troncoso
2021· preprint· en· Proceedings on Privacy Enhancing Technologies· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
18
citations
affnon étiqueté
SoK: Privacy-Preserving Reputation Systems
Stan Gurtler, Ian Goldberg
2020· article· en· Proceedings on Privacy Enhancing Technologies· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
14
citations
affnon étiqueté
A Bit More Than a Bit Is More Than a Bit Better
Syed Mahbub Hafiz, Ryan Henry
2019· article· en· Proceedings on Privacy Enhancing Technologies· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
11
citations
afffundnon étiqueté
SoK: Metadata-Protecting Communication Systems
Sajin Sasy, Ian Goldberg
2023· article· en· Proceedings on Privacy Enhancing Technologies· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
10
citations
fundno affnon étiqueté
Trace Oddity: Methodologies for Data-Driven Traffic Analysis on Tor
Vera Rimmer, Theodor Schnitzler, Tom Van Goethem, Abel Rodríguez Romero, Wouter Joosen, Katharina Kohls
2022· article· en· Proceedings on Privacy Enhancing Technologies· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
9
citations
aboutno affnon étiqueté
My Genome Belongs to Me: Controlling Third Party Computation on Genomic Data
Dominic Deuber, Christoph Egger, Katharina Fech, Giulio Malavolta, Dominique Schröder, Sri Aravinda Krishnan Thyagarajan +2 autres
2018· article· en· Proceedings on Privacy Enhancing Technologies· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
8
citations
affnon étiqueté
Privacy-Preserving Federated Recurrent Neural Networks
Sinem Sav, Abdulrahman Diaa, Apostolos Pyrgelis, Jean-Philippe Bossuat, Jean‐Pierre Hubaux
2023· article· en· Proceedings on Privacy Enhancing Technologies· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
7
citations
affnon étiqueté
Beeswax: a platform for private web apps
Jean‐Sébastien Légaré, Róbert Sumi, William Aiello
2016· article· en· Proceedings on Privacy Enhancing Technologies· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
fundno affnon étiqueté
Designing a Location Trace Anonymization Contest
Takao Murakami, Hiromi Arai, Koki Hamada, Takuma Hatano, Makoto Iguchi, Hiroaki Kikuchi +10 autres
2023· article· en· Proceedings on Privacy Enhancing Technologies· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
citations
fundno affnon étiqueté
MLEFlow: Learning from History to Improve Load Balancing in Tor
Hussein Darir, Hussein Sibai, Chin-Yu Cheng, Nikita Borisov, Geir E. Dullerud, Sayan Mitra
2021· article· en· Proceedings on Privacy Enhancing Technologies· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
citations
affnon étiqueté
Mind the Gap: Ceremonies for Applied Secret Sharing
Bailey Kacsmar, Chelsea Komlo, Florian Kerschbaum, Ian Goldberg
2020· article· en· Proceedings on Privacy Enhancing Technologies· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations

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