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Un método para estimar las membresías de la comunidad mientras se protege la privacidad individual.

Las ciudades obtienen datos de transporte clave mientras abordan preocupaciones sobre la privacidad.

Examinando la efectividad de la privacidad diferencial para proteger las identidades individuales en los datos del SOEP.

Crear sistemas que fomenten la honestidad entre los usuarios en varias interacciones digitales.

Esta investigación habla sobre el papel del aprendizaje federado en la protección de la privacidad durante el análisis de datos.

Nuevos métodos para pruebas estadísticas mientras se protege la privacidad de los datos a través del aprendizaje federado.

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

Las técnicas basadas en datos deben proteger la privacidad mientras identifican las mejores opciones.

El reto de combinar la privacidad diferencial con algoritmos sublineales en el análisis de datos.

Una mirada al aprendizaje federado combinando la privacidad diferencial y blockchain para la seguridad de datos.

Un nuevo modelo mejora la privacidad de los datos mientras aumenta la precisión del aprendizaje automático.

Un método nuevo para comparar mecanismos de privacidad en el aprendizaje automático.

Un nuevo método mejora la privacidad al entrenar modelos de aprendizaje profundo.

Este artículo habla sobre métodos para mantener en privado los procesos de toma de decisiones de los agentes.

El aprendizaje federado mejora la imagen médica mientras protege los datos de los pacientes.

Examinando la privacidad diferencial y la regresión NTK para proteger los datos de los usuarios en la IA.

Una mirada más cercana a los riesgos de divulgación en datos sintéticos y la protección de la privacidad.

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

Examinando el papel de la robustez en la estimación de distribuciones desconocidas a partir de muestras.

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

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

Un estudio sobre el equilibrio entre el aprendizaje por transferencia y la privacidad individual en el uso de datos.

Este artículo habla sobre el mecanismo de Poisson para mantener la privacidad en la síntesis de datos.

Examinando los riesgos de privacidad en las explicaciones de modelos y estrategias para mejorar la seguridad.

Explorando la Privacidad Diferencial Local Cuántica para proteger datos cuánticos.

Nuevos métodos mejoran la privacidad y la comunicación en el aprendizaje federado.

Examinando la privacidad diferencial en el procesamiento del lenguaje natural para una mejor protección de datos.

Defogger ofrece nuevas estrategias para explorar datos sensibles mientras asegura la privacidad.

Este artículo habla sobre métodos de aprendizaje federado y su impacto en la privacidad y la utilidad del modelo.

Un nuevo método aborda los desafíos de privacidad al estimar estadísticas U de manera precisa.

Un nuevo método para estimar densidad preservando la privacidad usando decodificación de lista estable.

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

Un nuevo método mejora la privacidad de las imágenes faciales sin perder calidad.

Un nuevo método mejora la detección de fraudes mientras asegura la privacidad de los datos.

Un nuevo algoritmo mejora la privacidad y eficiencia en el aprendizaje federado usando métodos de segundo orden.

Explorando la intersección entre la privacidad de datos y los métodos de aprendizaje continuo.

FedLog mejora el aprendizaje federado con una comunicación eficiente y privacidad de datos.

La investigación explora cómo estimar estadísticas mientras se respetan las necesidades de privacidad de los usuarios.

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

Un nuevo método mejora el cálculo del elipsoide de John mientras protege datos sensibles.