Últimos artículos para Privacidad de datos

Examinando las ventajas y peligros de la IA en nuestra tecnología móvil diaria.

Este artículo explora el Reciclaje de Conocimientos para mejorar el entrenamiento de datos sintéticos en clasificadores.

Este método mejora la privacidad mientras se mejora la precisión del modelo en IA.

Presentando un marco que equilibra la privacidad y la detección efectiva de eventos sociales.

Un enfoque novedoso para mejorar el rendimiento en el aprendizaje federado jerárquico.

Un nuevo lenguaje de programación mejora la verificación de seguridad del protocolo MPC.

El aprendizaje federado ofrece una forma de usar datos mientras se mantiene la privacidad del usuario.

Este artículo habla sobre el mecanismo de Poisson para mantener la privacidad en la síntesis de datos.

Un nuevo método mejora el análisis seguro de datos mientras protege la privacidad.

Explorando técnicas para eliminar datos de modelos de IA de manera efectiva.

Explorando el papel de las redes neuronales de picos en el aprendizaje federado vertical para la privacidad de datos.

Una herramienta web que hace que el análisis de imágenes sea accesible para científicos sin habilidades de programación.

Explorando el uso de marcas de agua para abordar problemas de copyright en los modelos de lenguaje.

Este artículo explora los desafíos de seguridad y los métodos de prueba para redes 5G.

Un nuevo sistema mejora la velocidad de inferencia de ML mientras mantiene la privacidad de los datos.

Un nuevo conjunto de datos sintético permite una detección precisa de cabezas y modelado en 3D.

Una mirada al enfoque del modelo de mezcla para proteger la privacidad de los datos de los usuarios.

Nuevo método mejora la generación de datos sintéticos mientras garantiza la protección de la privacidad.

Un marco para el desarrollo ético de IA en sistemas de salud.

Un estudio detallado sobre cómo los modelos memorizan texto y sus implicaciones.

Explorando la Privacidad Diferencial Local Cuántica para proteger datos cuánticos.

Nuevas técnicas mejoran la generación de imágenes faciales para reconocer condiciones genéticas.

Nuevos métodos mejoran la privacidad y la comunicación en el aprendizaje federado.

Examinando las amenazas a la privacidad que plantea los datos de ECG en la salud.

Este estudio examina las diferencias de privacidad entre el aprendizaje federado descentralizado y el centralizado.

Examinando la privacidad diferencial en el procesamiento del lenguaje natural para una mejor protección de datos.

Este artículo examina cómo el desfiguramiento afecta las evaluaciones de calidad de imagen de MRI.

Examinando las amenazas a la privacidad relacionadas con las conexiones sociales en espacios digitales.

Un marco mejora la seguridad en vehículos conectados mientras protege la privacidad del usuario.

Métodos innovadores mejoran la identificación de sitios web a través del análisis del tráfico de red.

Defogger ofrece nuevas estrategias para explorar datos sensibles mientras asegura la privacidad.

Este artículo habla sobre métodos de aprendizaje federado y su impacto en la privacidad y la utilidad del modelo.

Examinando CP-NIZKs colaborativos para mejorar la privacidad y eficiencia en las pruebas.

Este estudio examina la efectividad de los ataques encubiertos de etiqueta limpia en redes neuronales profundas.

Examinando el conjunto de datos FairJob para asegurar que haya oportunidades laborales iguales para todos.

Un nuevo método para generar claves seguras entre dispositivos en redes inalámbricas.

Nuevo marco permite la eliminación eficiente de datos sensibles de Redes Neuronales de Grafos.

Explorando el desaprendizaje automático y su papel en mejorar la seguridad y privacidad de la IA generativa.

Un nuevo método asegura una coincidencia de nombres segura mientras protege datos sensibles.

OpenUAS ofrece una vista detallada del uso de áreas urbanas en las principales ciudades de Japón.