Últimos artículos para Privacidad de datos

Examinando cómo los métodos de datos del censo afectan la precisión en la planificación escolar.

Métodos innovadores para mejorar la privacidad del usuario y actualizaciones del modelo en los dispositivos.

Un nuevo enfoque mejora la comprensión de las decisiones de IA en el aprendizaje federado.

Un nuevo método mejora el aprendizaje federado al reducir las diferencias de datos entre los clientes.

Un sistema diseñado para mejorar la eficiencia en la escritura de profesionales de finanzas a través de sugerencias inteligentes.

Explorando los desafíos y soluciones en la indexación encriptada buscable.

Un nuevo marco aborda los desafíos de desaprender en entornos de aprendizaje automático descentralizados.

Un nuevo método mejora el uso de modelos de lenguaje grandes en dispositivos móviles.

FAM mejora el entrenamiento del modelo de IA mientras mantiene la privacidad de los datos de los pacientes.

Un nuevo método mejora la estimación de pose usando solo datos del dominio objetivo.

Explora estrategias para garantizar la privacidad de datos en diferentes campos.

Nuevas técnicas mejoran el diagnóstico de enfermedades y a la vez protegen la privacidad del paciente.

Descubre cómo el aprendizaje federado optimiza el entrenamiento de datos mientras mantiene la privacidad.

Explorando el modelo de mezcla imperfecta para mejorar la privacidad de los datos.

Examinando los riesgos de privacidad en el aprendizaje federado y la necesidad de mejorar las defensas.

Zeal mejora la protección de datos mientras simplifica el intercambio y el almacenamiento.

La IA generativa está transformando la imagen médica con nuevas técnicas de generación de datos.

Examinando las preocupaciones sobre datos ocultos en modelos de aprendizaje automático y sus implicaciones de seguridad.

Un nuevo enfoque personaliza el entrenamiento de modelos mientras protege la privacidad de los datos.

Asegurando sugerencias justas en sistemas de recomendación para todos los usuarios.

Nuevas estadísticas detalladas de visitas a páginas de Wikipedia publicadas usando medidas de privacidad.

Explorando la importancia y los desafíos de la pseudonimización en el intercambio de datos de investigación.

Una mirada a combinar el aprendizaje dividido y la encriptación para mejorar la privacidad de los datos.

Explorando los peligros de los secuestros de imágenes que afectan a los modelos de visión-lenguaje.

Explorando las implicaciones éticas de la IA en la salud y la necesidad de equidad.

Explorando el uso de deep learning en los mecanismos de consenso de blockchain.

Aprende cómo el análisis federado mantiene los datos médicos seguros mientras ofrece información.

Un estudio sobre las elecciones de los usuarios respecto a la privacidad de datos y el consentimiento de cookies.

Un nuevo marco conecta el Desplazamiento de Clientes y el Olvido Catastrófico para mejorar el rendimiento del modelo.

FedLADA mejora la velocidad y precisión del entrenamiento del modelo mientras asegura la privacidad de los datos.

El aprendizaje federado mejora la IA mientras protege la privacidad de los datos en los dispositivos.

Un nuevo método mejora el aprendizaje automático para la imagen médica mientras protege la privacidad del paciente.

Este artículo habla sobre el desaprendizaje automático y su conexión con la privacidad diferencial.

Equitable-FL permite un aprendizaje federado eficiente en dispositivos con recursos variados.

Descubre cómo la Privacidad Diferencial Local protege los datos de los usuarios mientras se permite el análisis.

Explorando el auge de los modelos de lenguaje descentralizados y sus beneficios sobre los sistemas centralizados.

FedSecure acelera el análisis de datos satelitales mientras garantiza la privacidad y seguridad.

FCCA mejora la precisión del modelo mientras garantiza la privacidad del usuario en el aprendizaje federado.

Una mirada a cómo el aprendizaje federado y la poda de modelos mejoran el rendimiento de las redes inalámbricas.

El marco LDP-Auditor estima la pérdida de privacidad en métodos de Privacidad Diferencial Local.