Últimos artículos para Privacidad

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.

Las funciones de seguridad en los sistemas de IA son clave para un uso responsable y ético.

Examinando cómo los asistentes de IA pueden respetar la privacidad del usuario mientras manejan tareas.

Este documento examina la sinergia entre el Aprendizaje Federado y las aplicaciones de control.

Este artículo explora la privacidad y la distribución de recursos en el sensor cuántico distribuido.

Examinando la privacidad diferencial en datos de transporte espaciotemporales para proteger a los usuarios.

Explorando el diseño del euro digital para pagos offline seguros y privados.

Examinando los desafíos de privacidad en redes de sensores cuánticos y posibles soluciones.

Explorando los riesgos de privacidad en el modelado de imágenes enmascaradas y sus implicaciones.

Las credenciales de personalidad buscan aumentar la confianza en línea mientras protegen la privacidad del usuario.

Comparte tus chats de IA fácilmente y ayuda a mejorar los modelos.

Un nuevo enfoque para mejorar los resúmenes de código incluyendo contexto esencial.

Un nuevo enfoque para analizar datos complejos mientras se asegura la privacidad y la eficiencia.

MIA-Tuner busca resolver problemas de privacidad en los datos de entrenamiento de LLM.

Los investigadores proponen un método para mejorar los modelos médicos mientras se asegura la privacidad de los datos.

Examinando el equilibrio entre la tecnología de geolocalización y la privacidad del usuario.

Un método para calcular promedios sin comprometer la privacidad de los datos individuales.

Un nuevo método usa maquillaje para mejorar la privacidad en los sistemas de reconocimiento facial.

Descubre cómo los chatbots personalizados pueden mejorar las experiencias educativas en la educación superior.

Nuevas técnicas usando la distribución gamma mejoran la privacidad en conjuntos de datos sensibles.

Un nuevo enfoque usando TEEs parciales mejora la seguridad de la red Tor y la privacidad del usuario.

Examinando el papel de la IA en la equidad durante los procesos de contratación.

Una nueva herramienta ayuda a los usuarios a entender fácilmente las políticas de privacidad complejas.

Una plataforma web para el análisis privado de datos en salud y genómica.

Examinando la importancia de compartir datos mientras se aseguran las protecciones de privacidad.

Una solución para rastrear productos y mejorar la seguridad contra la falsificación.

Explorando el papel de la Agregación Segura en el Aprendizaje Federado en entornos de salud.

Un estudio sobre cómo usar aplicaciones comunitarias para mejorar la conciencia sobre la privacidad móvil.

Una encuesta revela información sobre el uso y preocupaciones de los LLM en un entorno pediátrico.

Nuevo método crea caras virtuales para interacciones en línea mientras garantiza la privacidad del usuario.

Los robots sociales ofrecen nuevas formas de ayudar a revelar información sensible sobre la salud.

Aprende a generar datos falsos realistas de forma segura.