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Explorando los beneficios del Aprendizaje Federado para la detección de anomalías en redes IoT.

Una mirada a los desafíos y soluciones de privacidad e integridad en el aprendizaje federado.

Las regulaciones guían el uso seguro y justo de las tecnologías de IA en diferentes sectores.

Este documento presenta métodos para mejorar el rendimiento del modelo mientras se garantiza la privacidad de los datos.

Una mirada a la generación de datos sintéticos para la movilidad urbana y los desafíos de privacidad.

Nuevos métodos están garantizando la privacidad en la investigación de datos genómicos.

Nuevos métodos mejoran la protección de la privacidad en modelos de lenguaje grandes.

Examinando los desafíos de privacidad que enfrentan los trabajadores en entornos de oficina en casa.

Descubre cómo los datos sintéticos ayudan a los minoristas a proteger la privacidad de los clientes mientras obtienen información valiosa.

Explorando los riesgos de privacidad en los datos sintéticos y presentando el Índice de Plagio de Datos.

Exponiendo cómo las herramientas de terceros pueden comprometer la privacidad del usuario.

Un estudio revela riesgos sorprendentes de compartir datos sensibles con chatbots.

Un nuevo marco aborda la equidad, la privacidad, la interpretabilidad y las emisiones en la IA.

Este estudio examina la confianza y la usabilidad en los sistemas de votación electrónica.

Explorando la privacidad diferencial para proteger información sensible en aplicaciones de IA.

Un conjunto de datos robusto para entrenar sistemas de IA avanzados basados en chat.

PUFFLE ofrece una solución para los desafíos de privacidad, utilidad y equidad en el aprendizaje automático.

Este estudio revela nuevos métodos para reconstruir datos de entrenamiento a partir de imágenes de alta resolución.

Examinando las ventajas y peligros de la IA en nuestra tecnología móvil diaria.

Este método mejora la privacidad mientras se mejora la precisión del modelo en IA.

Presentando un marco que equilibra la privacidad y la detección efectiva de eventos sociales.

Un nuevo método mejora el análisis seguro de datos mientras protege la privacidad.

Una mirada al enfoque del modelo de mezcla para proteger la privacidad de los datos de los usuarios.

Un marco para el desarrollo ético de IA en sistemas de salud.

Este estudio examina las diferencias de privacidad entre el aprendizaje federado descentralizado y el centralizado.

Examinando las amenazas a la privacidad relacionadas con las conexiones sociales en espacios digitales.

Un marco mejora la seguridad en vehículos conectados mientras protege la privacidad del usuario.

Métodos innovadores mejoran la identificación de sitios web a través del análisis del tráfico de red.

Un nuevo método asegura una coincidencia de nombres segura mientras protege datos sensibles.

OpenUAS ofrece una vista detallada del uso de áreas urbanas en las principales ciudades de Japón.

Nuevo enfoque de datos sintéticos mejora la privacidad en el aprendizaje federado.

Gemma 2 ofrece un alto rendimiento en un tamaño compacto para tareas de lenguaje.

Los sistemas automatizados buscan mejorar el seguimiento del comportamiento de los estudiantes con autismo.

Este artículo habla sobre métodos para ocultar la autoría mientras se asegura la usabilidad del texto.

Examinando las preocupaciones de privacidad con la comunicación orientada a tareas en la próxima tecnología 6G.

DP-BloGS mejora la privacidad de los datos en el aprendizaje automático mientras mantiene el rendimiento.

Examinando el impacto y los riesgos de los modelos de lenguaje grandes en la sociedad.

Explorando los efectos de la regulación de IA y la prohibición de ChatGPT en Italia.

Un estudio revela posibles filtraciones de información personal de identidad por parte de VLMs.

Un nuevo conjunto de datos apoya mejores herramientas para detectar el fraude de documentos de identidad.