Últimos artículos para Ataques de Inferencia de Membresía

Una mirada a los ataques de inferencia de membresía y su relevancia en la privacidad de datos.

Investigadores presentan un enfoque económico para los riesgos de privacidad en modelos de lenguaje grandes.

Explorando ataques de inferencia de membresía para proteger la privacidad de los datos en modelos avanzados.

Una forma económica de evaluar los riesgos de privacidad en modelos de aprendizaje automático.

La investigación muestra que las SNNs pueden mejorar la privacidad de los datos en comparación con los modelos tradicionales.

Los métodos PEFT mejoran los modelos de lenguaje mientras protegen los datos privados.

Explora cómo la regularización L2 puede mejorar la privacidad en los modelos de IA.

Descubre técnicas para equilibrar la privacidad y la equidad en los modelos de aprendizaje automático.

Explorando cómo los ataques de inferencia de membresía revelan riesgos de datos sensibles en modelos de IA.

Descubre los riesgos de los ataques de inferencia de membresía en el aprendizaje descentralizado.