Últimos artículos para Privacidad Diferencial

Un nuevo método combina la explicabilidad con la privacidad en el agrupamiento para obtener mejores ideas de datos.

Un estudio sobre cómo preservar la privacidad al analizar datos sensibles usando técnicas de privacidad diferencial.

Nuevos algoritmos mejoran la privacidad y la precisión en los cálculos de la mediana geométrica.

Un método que combina SGD y técnicas de privacidad para un análisis de datos efectivo.

Un estudio sobre métodos para datos sintéticos seguros que mantengan la privacidad y utilidad.

Examinando cómo los algoritmos pueden proteger la privacidad mientras optimizan las decisiones en medicina personalizada.

Un nuevo marco para analizar flujos de datos mientras se garantiza la privacidad del usuario.

Analizando la privacidad de datos a través de la inferencia bayesiana con restricciones.

Abordar el sobreajuste y los problemas de privacidad en conjuntos de datos en evolución.

Este artículo habla sobre un nuevo método para mejorar la robustez contra ataques adversariales en la clasificación de imágenes.

Mezclando métodos de clustering tradicionales con protecciones de privacidad usando privacidad diferencial.

Un método para mantener la privacidad al compartir estadísticas de tráfico urbano.

LDMeta mejora la privacidad y la eficiencia en los métodos de aprendizaje distribuido.

Este artículo explora cómo la privacidad diferencial protege los datos de ECG en la salud.

Este artículo explora estrategias para proteger la privacidad individual en el aprendizaje automático.

Un nuevo método para estimar la densidad de bordes en grafos aleatorios mientras se asegura la privacidad.

Explorando tecnologías que protegen la privacidad en el análisis de imágenes médicas.

Explorando técnicas para el análisis de datos que preserven la privacidad mientras se asegura la precisión.

Este trabajo mejora la privacidad en la difusión de gráficos mientras mantiene la utilidad de los datos.

Aprende cómo la privacidad diferencial protege los datos individuales mientras permite un análisis útil.

Lomas permite acceder de forma segura a datos públicos para la investigación sin comprometer la privacidad.

Este artículo presenta un método para proteger los datos personales en sistemas de aprendizaje automático.

N nuevos métodos revelan serias amenazas a la privacidad por el intercambio de datos de ubicación.

Nuevos métodos generan datos sintéticos para proteger la privacidad en escenarios colaborativos.

Un nuevo enfoque para los boxplots asegura la privacidad de los datos mientras mantiene un análisis interesante.

Este artículo habla sobre cómo crear pruebas de hipótesis confiables a pesar de la corrupción de datos.

Examinando la relación entre las técnicas de privacidad y los sesgos en los modelos de lenguaje.

Nuevos métodos mejoran la privacidad y la coherencia usando colocaciones en los datos del lenguaje.

Un nuevo método para reescribir texto que asegura la privacidad y mantiene el significado.

Este estudio evalúa modelos avanzados para generar datos de viajes falsos y sus aplicaciones prácticas.

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.