Estrategias para analizar datos sensibles mientras se mantiene la privacidad.
― 6 minilectura
Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
Estrategias para analizar datos sensibles mientras se mantiene la privacidad.
― 6 minilectura
Asegurando que el diseño de la tecnología respete la diversidad y el contexto de los usuarios.
― 9 minilectura
Explorando cómo BR-DP equilibra la privacidad y el análisis de datos.
― 8 minilectura
Presentamos los UGEs, una nueva forma de mantener los datos seguros y utilizables.
― 7 minilectura
Explorando métodos de fine-tuning para mejorar la precisión del modelo mientras se asegura la privacidad de los datos.
― 7 minilectura
Examinando los riesgos de ataques de envenenamiento de modelos en sistemas de aprendizaje federado.
― 7 minilectura
Este artículo explora métodos para proteger la privacidad mientras se analiza datos de manera efectiva.
― 7 minilectura
Un protocolo seguro para proteger los datos de los usuarios en el aprendizaje automático.
― 6 minilectura
Los robots optimizan el movimiento usando una nueva técnica de aprendizaje colaborativo.
― 8 minilectura
DA-DPFL mejora el aprendizaje federado al reducir costos y tiempo de entrenamiento.
― 6 minilectura
Explorando el papel de las imágenes de iris sintético en los sistemas biométricos.
― 8 minilectura
Mejorando el aprendizaje federado con estructuras jerárquicas y manejo inteligente de datos.
― 9 minilectura
Optimizando métodos de generación de ruido para mejorar la privacidad de datos en aplicaciones de streaming.
― 7 minilectura
Nuevos métodos mejoran la privacidad y la resistencia a la deserción en el aprendizaje descentralizado.
― 6 minilectura
Un nuevo método aborda las amenazas bizantinas mientras protege la privacidad de los datos del usuario.
― 7 minilectura
Descubre cómo FedCRL mejora el aprendizaje automático mientras protege la privacidad del usuario.
― 7 minilectura
Un nuevo sistema mejora el análisis de datos seguros mientras mantiene la privacidad.
― 7 minilectura
Un estudio de reseñas de usuarios ofrece ideas sobre la efectividad de las aplicaciones de rastreo de contactos.
― 6 minilectura
Nuevos algoritmos mejoran la privacidad en tareas de optimización complejas.
― 6 minilectura
Este artículo examina nuevos métodos para el aprendizaje automático que preserva la privacidad.
― 8 minilectura
Un nuevo métrica mide la similitud de los conjuntos de datos mientras preserva la privacidad en el Aprendizaje Federado.
― 8 minilectura
Nuevo conjunto de datos ofrece información sobre nacimientos mientras protege la información personal.
― 6 minilectura
Una mirada a los ataques encubiertos enfocados dentro de sistemas de aprendizaje automático federado.
― 5 minilectura
Un nuevo método mejora el intercambio de datos de IoT mientras garantiza la privacidad y la eficiencia energética.
― 5 minilectura
ISO/IEC TS 27560:2023 guía a las organizaciones sobre la gestión de registros de consentimiento.
― 5 minilectura
Un nuevo marco mejora el aprendizaje a partir de modelos preentrenados sin datos originales.
― 8 minilectura
Un nuevo método mejora la eficiencia del entrenamiento de machine learning mientras protege la privacidad de los datos.
― 7 minilectura
Un sistema detecta y elimina scripts de seguimiento del código web empaquetado.
― 7 minilectura
Aprende cómo el Aprendizaje Federado mejora la privacidad de los datos y la confianza en los dispositivos.
― 6 minilectura
Un marco para asegurar dispositivos confiables en el aprendizaje federado para la privacidad de datos urbanos.
― 8 minilectura
Examinando los riesgos y la gobernanza de Claude, un chatbot de IA de Anthropic.
― 10 minilectura
Un nuevo marco mejora la evaluación de algoritmos de aprendizaje federado en diversas aplicaciones.
― 7 minilectura
Un nuevo método que equilibra la privacidad y la calidad del texto en modelos de lenguaje.
― 7 minilectura
Analizando los desafíos de privacidad en la comunicación crítica dentro de los marcos de tecnología 5G.
― 9 minilectura
Este artículo habla sobre combinar el aprendizaje federado y el aprendizaje contrastivo para mejorar la privacidad de los datos y el rendimiento del modelo.
― 7 minilectura
Una guía para proteger la privacidad de los datos individuales mientras se permite el análisis de datos.
― 8 minilectura
Descubre cómo el aprendizaje federado mantiene los datos privados mientras mejora el aprendizaje automático.
― 6 minilectura
La investigación aborda las preocupaciones de privacidad en los modelos de lenguaje a través de métodos innovadores de desaprendizaje.
― 7 minilectura
Explorando métodos de aprendizaje federado para proteger la privacidad del usuario y mejorar el rendimiento del modelo.
― 8 minilectura
Un nuevo método presenta riesgos significativos para la privacidad en el aprendizaje federado.
― 8 minilectura