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Explorando la importancia de la seguridad y la retroalimentación de los usuarios en las aplicaciones de pago electrónico.

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Un nuevo marco para la comunicación entre agentes que se centra en la privacidad y la consistencia.

Explorando los retos y avances en la protección de datos sensibles sin perder su utilidad.

Un nuevo marco evalúa métodos para anonimizar datos biométricos y mejorar la privacidad.

Un nuevo método para la deduplicación de datos eficiente en el aprendizaje federado.

Explorando la privacidad diferencial a nivel de usuario en el entrenamiento de modelos de lenguaje grandes.

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

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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.

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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.

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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.

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

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