Antonino Nocera

Un marco que usa agentes le da a los usuarios el poder de manejar la seguridad y las preferencias de privacidad de IoT.

Un nuevo mecanismo de defensa reduce los riesgos de ataques de inferencia de etiquetas en el aprendizaje automático colaborativo.

Una mirada a los ataques encubiertos enfocados dentro de sistemas de aprendizaje automático federado.

SeCTIS permite compartir información sobre amenazas cibernéticas de manera segura, manteniendo la privacidad y la calidad de los datos.

Nuevos métodos mejoran la auditoría del uso de datos en sistemas de Aprendizaje Federado.