Nicolas Papernot

Explorando cómo el machine unlearning ayuda en la privacidad de datos y el cumplimiento de normativas.

Las puertas traseras arquitectónicas representan serios riesgos de seguridad en las redes neuronales, a menudo permaneciendo sin ser detectadas.

Una mirada a cómo los modelos pueden perpetuar sesgos y afectar la equidad.

Nuevos métodos mejoran la auditoría de privacidad, centrándose en modelos de estado oculto en el aprendizaje automático.

Examinando los desafíos y las implicaciones de desaprender en modelos de IA.

Este artículo examina los riesgos relacionados con los LLMs y propone formas de mejorar la seguridad.

Descubre cómo la dopamina artificial imita el aprendizaje del cerebro para mejorar la IA.