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Explorando maneras de mejorar el intercambio de datos sin comprometer la privacidad del usuario.

Explorando métodos de privacidad diferencial para obtener información segura de datos.

Este artículo habla sobre un marco para gestionar la privacidad en escenarios con varios analistas.

Cómo las herramientas de lenguaje avanzadas están transformando el análisis de políticas de privacidad.

FedGKD mejora el aprendizaje federado para Redes Neuronales de Grafos al optimizar la extracción de características de tareas.

Infórmate sobre los riesgos de usar plugins en plataformas de LLM.

Los ataques acústicos amenazan la seguridad de los datos al capturar sonidos de los teclados.

Presentando un protocolo para la predicción de enlaces que respeta la privacidad en gráficos distribuidos.

Explorando cómo los atacantes explotan modelos de lenguaje grandes para extraer información.

Un nuevo método protege datos sensibles durante el entrenamiento de machine learning.

DFedADMM y DFedADMM-SAM mejoran el entrenamiento del modelo mientras aseguran la privacidad de los datos.

Fed-LSAE mejora la seguridad en el aprendizaje federado y combate los ataques de envenenamiento.

Una nueva herramienta para analizar datos de forma segura sin comprometer la privacidad del usuario.

NOMA presenta riesgos de seguridad únicos debido a los canales compartidos entre varios usuarios.

Este estudio examina métodos de comunicación segura en IIoT usando técnicas NOMA.

La sanitización del conocimiento ayuda a proteger información sensible en modelos de lenguaje.

El estudio examina los aspectos amigables para el usuario de las herramientas populares de privacidad diferencial.

Una mirada a Edge ML y su papel en el reconocimiento de actividades humanas.

El papel de la IA en transformar la gestión de redes para tecnologías inalámbricas avanzadas.

Un nuevo método mejora el Aprendizaje Federado al abordar la obsolescencia y las diferencias entre dispositivos.

Un nuevo protocolo garantiza la privacidad en los cálculos usando sistemas SN P.

Presentamos PFL-GAN: una solución a medida para la variabilidad de los clientes en el aprendizaje federado.

Un nuevo enfoque mejora el aprendizaje federado para datos de clientes diversos.

Una mirada al desaprendizaje de máquinas para mejorar los modelos generativos y sus salidas.

Un nuevo método mejora la precisión del modelo a través del aprendizaje federado y la regresión de núcleos.

La privacidad diferencial protege los datos personales durante el análisis, asegurando la privacidad individual.

Una mirada a Aprendizaje Profundo de Equilibrio Federado y su impacto en la IA.

SANGEA ofrece un enfoque escalable para crear gráficos sintéticos de alta calidad.

Una guía para el aprendizaje automático distribuido colaborativo manteniendo la privacidad de los datos.

Un nuevo enfoque para compartir datos de manera segura, asegurando la privacidad y el cumplimiento.

Examinando la confianza de los usuarios en ChatGPT para decisiones relacionadas con la salud.

SHIELD combina análisis genético con medidas de privacidad para una investigación segura.

Los datos sintéticos ayudan a predecir los riesgos de COVID-19 entre los veteranos, mientras se asegura la privacidad.

EFFL busca una precisión de modelo y equidad igual entre los clientes en el aprendizaje federado.

Analizando métodos federados y de consenso para la segmentación de la próstata a partir de escaneos de MRI.

Un estudio comparando varios algoritmos para detectar ubicaciones de casa usando datos de smartphones.

Examinando métodos para proteger la privacidad en el aprendizaje automático.

Examinando cómo los modelos de lenguaje pueden ayudar en el apoyo y tratamiento de la salud mental.

Un nuevo método mejora la segmentación de MRI al adaptar modelos sin necesidad de etiquetado extenso.

Un nuevo enfoque para aumentar la eficiencia del machine learning en la comunicación satelital.