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

Examinando problemas de copyright con el aprendizaje automático en la generación de contenido.

Explorando la privacidad confusa y su papel en la protección de información sensible.

Este artículo habla sobre cómo recuperar distribuciones de probabilidad a partir de mediciones ruidosas usando polinomios de Chebyshev.

Nuevos métodos mejoran la privacidad al compartir datos de consumo eléctrico sin perder su utilidad.

Explora el enfoque del aprendizaje federado para la privacidad en el aprendizaje automático.

Evaluando los obstáculos que enfrentan las organizaciones al aplicar privacidad diferencial en datos de encuestas.

Los investigadores desarrollan una técnica para proteger palabras importantes en datos de texto.

Una mirada a la privacidad diferencial y su papel en la protección de los datos individuales mientras se asegura su utilidad.

Un nuevo método mejora el rendimiento del modelo mientras garantiza la privacidad en el aprendizaje profundo.

Nuevos algoritmos ayudan a proteger los datos de los participantes mientras se estiman los efectos del tratamiento.

Los cambios en la privacidad del censo generan preocupaciones sobre procesos de redistribución justa.

Esta investigación se centra en entrenar ControlNet mientras se protege la data del usuario en todos los dispositivos.

Nuevos conjuntos de datos sintéticos mejoran el aprendizaje automático en el cuidado de la salud mientras protegen la privacidad de los pacientes.

Un nuevo protocolo cuántico mejora la privacidad en el intercambio de datos usando el modelo de barajado.

El Aprendizaje Federado enfrenta los desafíos de privacidad de datos en campos sensibles.

Descubre cómo el olvido de máquinas mejora la privacidad en modelos de aprendizaje automático.

Un sistema para estimar histogramas de forma privada que protege la privacidad del usuario mientras ofrece datos precisos.

Descubre métodos para asegurar la comunicación en sistemas distribuidos contra "orejas" indiscretas.

Aprende cómo la privacidad diferencial mejora el análisis de datos mientras protege la información personal.

Este artículo habla sobre métodos para mantener la privacidad en soluciones de optimización.

Una mirada a las preocupaciones de privacidad en sistemas de aprendizaje centralizados y descentralizados.

Presentando un marco para el entrenamiento seguro de modelos de aprendizaje automático.

Técnicas para proteger datos sensibles en el aprendizaje automático.

Un marco para mejorar la confianza en los LLMs mientras se maneja información sensible.

Se exploran métodos para mejorar la privacidad en el análisis de Cox federado.

Una mirada a cómo la privacidad diferencial protege los datos individuales en un mundo impulsado por datos.

Nuevos métodos mejoran la auditoría del uso de datos en sistemas de Aprendizaje Federado.

Explorando el papel del aprendizaje federado en la mejora de la imagen médica mientras se protege la privacidad del paciente.

El Aprendizaje Federado ofrece una nueva forma de proteger los datos mientras colaboras entre dispositivos.

Este artículo habla sobre métodos para compartir de manera segura funciones de distribución acumulativa.

Presentamos un método para mejorar la privacidad sin sacrificar la precisión del modelo.

Estrategias para proteger imágenes de reconstrucciones no autorizadas.

Esta investigación destaca métodos innovadores para la privacidad en el aprendizaje automático colaborativo.

Nuevos modelos mejoran la creación de videos mientras garantizan la privacidad, especialmente en el sector salud.

Un marco que equilibra el análisis causal y la privacidad individual.

Explorando cómo la IA puede aprender mientras mantiene los datos del usuario privados.

El aprendizaje federado mejora la imagenología médica mientras protege la privacidad del paciente.

Explorando las complejidades de enseñar a las computadoras con datos desequilibrados y preocupaciones de privacidad.

Abordando la privacidad y la equidad en el aprendizaje automático a través de métodos innovadores.