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AntibotV enfrenta amenazas de malware de bots en coches conectados a través de monitoreo avanzado.

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

Este método mejora la eficiencia de la comunicación en el aprendizaje federado mientras preserva la privacidad de los datos.

Crece la preocupación por ataques de puerta trasera en modelos de lenguaje, afectando la seguridad y la confiabilidad.

Un método para calcular promedios mientras se mantiene privada la información de los nodos.

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

Un nuevo modelo mejora la detección en tiempo real de ciberataques en redes de blockchain.

FedSat aborda los desafíos de datos en el aprendizaje federado, asegurando privacidad y mejor rendimiento.

Un nuevo método para mejorar el muestreo en aprendizaje automático con mayor privacidad.

MSfusion permite que dispositivos con recursos limitados entren modelos grandes de manera colaborativa.

Nuevo método mejora el rendimiento del modelo en datos no vistos.

AFIND+ mejora el aprendizaje federado descentralizado al optimizar la selección de vecinos y la agregación de actualizaciones.

Una nueva herramienta automatiza la anonimización de registros médicos para proteger la privacidad.

Examina varios ataques de jailbreak en modelos de lenguaje y sus defensas.

Un nuevo enfoque mejora el Aprendizaje Federado al generar datos sintéticos y proteger la privacidad.

Este estudio examina cómo la disposición de la red afecta el aprendizaje federado descentralizado en medio de amenazas bicefálicas.

pFedDIL mejora el aprendizaje automático al retener conocimiento mientras se adapta a nuevas tareas.

La investigación explora la IA generativa para simular las estructuras internas de la boca usando los movimientos faciales.

Analizando vulnerabilidades en LLMs por culpa de los datos de preferencias humanas.

Un nuevo marco para la comunicación entre agentes que se centra en la privacidad y la consistencia.

Un nuevo método aborda los desafíos de datos en la IA para la salud.

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.

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 estudio sobre sistemas de aprendizaje federado usando blockchain para colaboración segura.

Explora los fundamentos del Aprendizaje Federado y su importancia en la privacidad de datos.

Un nuevo marco evalúa métodos para anonimizar datos biométricos y mejorar la privacidad.

Examinando métodos para proteger la privacidad en aplicaciones de aprendizaje profundo usando encriptación de información visual.

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

Explorando la privacidad diferencial a nivel de usuario en el entrenamiento de modelos de lenguaje grandes.

Un método para mejorar el entrenamiento del modelo utilizando imágenes médicas parcialmente etiquetadas.

Explorando los beneficios del Aprendizaje Federado para la detección de anomalías en redes IoT.

EFVFL ofrece un método estable para una comunicación eficiente sin compartir datos privados.

Una mirada a los desafíos y soluciones de privacidad e integridad en el aprendizaje federado.

Los modelos de VQA pueden exponer información privada a pesar de las técnicas avanzadas.

Las regulaciones guían el uso seguro y justo de las tecnologías de IA en diferentes sectores.

La investigación destaca la robustez del modelo y las defensas en el aprendizaje federado descentralizado.

Un nuevo método mejora el rendimiento de la IA usando conjuntos de datos públicos y a la vez protege la privacidad de los pacientes.

Nuevos métodos abordan los riesgos de privacidad en la predicción de datos de movimiento humano.