Últimos artículos para Privacidad de datos

Integrar IA explicativa en 6G mejora la confianza del usuario y el rendimiento.

Examinando el equilibrio entre el intercambio de datos y la privacidad del paciente en la investigación biomédica.

Explorando riesgos de privacidad y estrategias para manejar filtraciones de datos en modelos de lenguaje.

FedBug aborda la desviación de clientes mientras mejora la eficiencia y privacidad del aprendizaje federado.

Epsilon* evalúa los riesgos de privacidad en el aprendizaje automático sin necesitar acceso a datos sensibles.

Un conjunto de datos completo arroja luz sobre las solicitudes de sondeo Wi-Fi y la privacidad del usuario.

La investigación muestra que hay potencial en usar imágenes sintéticas para una segmentación efectiva de pólipos.

Un nuevo método para mejorar la equidad en la selección de clientes en el aprendizaje federado.

Este artículo presenta nuevas técnicas para mejorar la privacidad diferencial en el entrenamiento de modelos.

Una mirada a la seguridad de la comunicación en sistemas de aprendizaje federado descentralizados.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia del entrenamiento de modelos y la privacidad en el aprendizaje profundo.

Examinando cómo proteger los datos de salud personal en sistemas de salud del metaverso.

Un nuevo método para mejorar el análisis de la cadena de suministro sin comprometer la privacidad de los datos.

Enfoques innovadores mejoran la privacidad de los datos y el rendimiento de los modelos en dispositivos conectados.

Explorando los desafíos de seguridad y soluciones en el paisaje en evolución de Web 3.0.

Este artículo habla sobre el muestreo de importancia y su papel en mantener la privacidad de los datos.

Explorando el papel de la IA en la gestión de las demandas complejas de las redes 6G.

HeteFedRec mejora los sistemas de recomendación federados mientras cuida la privacidad del usuario.

FedDRL mejora el aprendizaje federado al centrarse en la calidad del modelo y la seguridad.

Este estudio examina métodos para proteger la privacidad al analizar conversaciones habladas.

Examinando las vulnerabilidades del redondeo aleatorio en los datos del censo canadiense.

Este estudio analiza cómo la pérdida de paquetes afecta el rendimiento en el Aprendizaje Federado Dividido.

Explora el ataque de robo de enlaces por inyección de nodos y las preocupaciones de privacidad en las GNNs.

Explorando métodos avanzados para mejorar la privacidad de los datos en el aprendizaje automático usando técnicas cuánticas.

Una mirada al aprendizaje dividido y sus beneficios para los dispositivos IoT.

Jellybean, una técnica nueva, permite conexiones seguras sin secretos compartidos.

SIP equilibra el intercambio de datos y la privacidad para aplicaciones en tiempo real.

Datos de movimiento anonimizado iluminan el comportamiento humano en las ciudades.

Una herramienta para mantener la confidencialidad y la integridad en la gestión de datos de investigación.

El Aprendizaje Federado permite entrenar modelos de forma segura sin exponer datos personales.

Una mirada al aumento de listas de direcciones IPv6 más grandes y sus implicaciones.

La educación 5.0 mezcla tecnología con aprendizaje personalizado para todos los estudiantes.

El Aprendizaje Federado mejora la precisión estadística mientras protege la privacidad individual en la recolección de datos.

Explorando problemas de privacidad en el ajuste de modelos de IA como GPT-3.

Un nuevo enfoque para mejorar la precisión y privacidad en el comercio de datos privados.

Un enfoque nuevo para proteger la privacidad en el análisis de datos de series temporales.

AQUILA mejora el aprendizaje federado al optimizar la selección de dispositivos y la comunicación de datos.

Un nuevo método mejora el aprendizaje federado mientras protege la privacidad de los datos de los pacientes.

Un nuevo modelo protege los movimientos del usuario mientras asegura la utilidad de los datos.

Los FPGAs mejoran la eficiencia y seguridad de los procesos de Aprendizaje Federado.