Examinando el potencial y los desafíos del Aprendizaje Automático Federado en la protección de la privacidad.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
Examinando el potencial y los desafíos del Aprendizaje Automático Federado en la protección de la privacidad.
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Un método para generar imágenes mejor que protege la privacidad usando conjuntos de datos públicos.
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Aprende métodos esenciales para proteger los datos de los usuarios sin perder su utilidad.
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Aprende cómo PPSR protege la privacidad de los datos en tareas de regresión simbólica.
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N nuevas defensas buscan proteger los modelos de aprendizaje automático de ataques de datos dañinos.
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Examinando los retos y oportunidades de la privacidad diferencial en el análisis de datos.
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La generación de datos sintéticos mejora la privacidad mientras permite un análisis de datos valioso.
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Explorando un nuevo método para proteger la privacidad en la investigación causal sin perder precisión.
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Examinando cómo los métodos de datos del censo afectan la precisión en la planificación escolar.
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Explorando el modelo de mezcla imperfecta para mejorar la privacidad de los datos.
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Nuevas estadísticas detalladas de visitas a páginas de Wikipedia publicadas usando medidas de privacidad.
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Un nuevo método mejora el aprendizaje automático para la imagen médica mientras protege la privacidad del paciente.
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Este artículo habla sobre el desaprendizaje automático y su conexión con la privacidad diferencial.
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Descubre cómo la Privacidad Diferencial Local protege los datos de los usuarios mientras se permite el análisis.
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Nuevos métodos mejoran la privacidad del aprendizaje federado y la defensa contra ataques.
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Este artículo habla de métodos para proteger los datos de los usuarios en sistemas de recomendación.
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Este trabajo habla sobre la generación de datos sintéticos usando privacidad diferencial para estudios económicos.
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Un nuevo marco asegura que las respuestas de datos sintéticos sean confiables para la investigación.
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Un marco para mejorar la privacidad en los sistemas de recomendación mientras se aseguran sugerencias precisas.
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Un estudio sobre cómo identificar la mejor opción mientras se asegura la privacidad de los datos.
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Este método mejora las recomendaciones mientras protege la privacidad de los datos del usuario.
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Explorando métodos de privacidad diferencial para obtener información segura de datos.
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Un estudio sobre cómo aprender mezclas gaussianas protegiendo la privacidad de los datos individuales.
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Este artículo habla sobre un marco para gestionar la privacidad en escenarios con varios analistas.
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Una nueva herramienta para analizar datos de forma segura sin comprometer la privacidad del usuario.
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El estudio examina los aspectos amigables para el usuario de las herramientas populares de privacidad diferencial.
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La privacidad diferencial protege los datos personales durante el análisis, asegurando la privacidad individual.
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SHIELD combina análisis genético con medidas de privacidad para una investigación segura.
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Este artículo habla sobre cómo los desarrolladores pueden usar PETs para mejorar la protección de datos.
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DP-ZO equilibra la privacidad y el rendimiento en el entrenamiento de modelos de lenguaje.
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Un enfoque formal para identificar violaciones de privacidad en algoritmos de computación cuántica.
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Un nuevo algoritmo mejora el análisis de regresión mientras prioriza la privacidad de los datos.
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Una mirada a cómo la privacidad diferencial protege la privacidad de los datos individuales.
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Crear datos sintéticos ayuda a los investigadores a estudiar el estrés mientras mantienen la información personal segura.
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Métodos innovadores para estimar matrices de covarianza mientras se protege la privacidad personal.
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Un nuevo algoritmo mejora el análisis de datos mientras protege la privacidad de las personas.
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Un nuevo método mejora la privacidad y la precisión en modelos basados en datos.
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Explorando formas de mejorar la confiabilidad en tecnologías de inteligencia artificial distribuida.
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Este artículo habla sobre cómo usar datos agregados en el aprendizaje automático mientras se protege la privacidad.
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Explorando métodos para asegurar la privacidad al calcular promedios en redes de dispositivos.
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