MaaS ofrece comodidad, pero la ciberseguridad es clave para la seguridad del usuario.
― 5 minilectura
Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
MaaS ofrece comodidad, pero la ciberseguridad es clave para la seguridad del usuario.
― 5 minilectura
Los ataques de forja de datos representan amenazas graves para la integridad y privacidad del modelo.
― 7 minilectura
Un enfoque centrado en la rehabilitación que se adapta a las necesidades individuales de cada paciente para una mejor recuperación.
― 7 minilectura
Un nuevo enfoque para ORAM mejora la seguridad de los datos y la eficiencia en el acceso a la memoria.
― 8 minilectura
Un nuevo método mejora las defensas de los modelos de lenguaje contra ataques manipulativos.
― 4 minilectura
Un método para mejorar el Aprendizaje Federado ajustando las contribuciones de los clientes para obtener mejores resultados.
― 7 minilectura
La investigación muestra que las SNNs pueden mejorar la privacidad de los datos en comparación con los modelos tradicionales.
― 7 minilectura
Una nueva estrategia de defensa mejora la privacidad del modelo sin sacrificar el rendimiento.
― 6 minilectura
Una mirada a los métodos de comunicación segura, incluyendo la transferencia cuántica en oblivion.
― 6 minilectura
ClipFL mejora el aprendizaje federado al eliminar dispositivos ruidosos para un mejor rendimiento.
― 8 minilectura
Un nuevo método mejora la generación de datos sintéticos para ensayos clínicos, asegurando la privacidad.
― 12 minilectura
Combinando el aprendizaje federado y las GNNs para mejorar la evaluación de derrames cerebrales, asegurando la privacidad del paciente.
― 8 minilectura
Un nuevo método combina eficiencia y precisión en el Aprendizaje Federado.
― 7 minilectura
Una mirada a proteger la privacidad en las redes móviles modernas con Open RAN.
― 5 minilectura
Explorando cómo los datos sintéticos protegen la privacidad mientras permiten un análisis de datos complejo.
― 8 minilectura
Este artículo revisa estrategias para mejorar el aprendizaje profundo en diversos entornos de imágenes médicas.
― 11 minilectura
Abordando la privacidad y la equidad en el aprendizaje automático a través de métodos innovadores.
― 7 minilectura
Un nuevo marco asegura un rendimiento justo en todos los dispositivos en el aprendizaje federado.
― 6 minilectura
Este artículo habla sobre cómo proteger nuestros datos personales de los modelos de lenguaje.
― 5 minilectura
Las caras sintéticas mejoran la privacidad mientras mejoran la tecnología de reconocimiento facial.
― 7 minilectura
Trap-MID ofrece una forma ingeniosa de proteger los datos de los hackers.
― 8 minilectura
Descubre cómo el Aprendizaje Federado aborda la privacidad de los datos en dispositivos conectados.
― 8 minilectura
FedRewind mejora la colaboración entre nodos en el aprendizaje federado mientras mantiene la privacidad de los datos.
― 9 minilectura
Este método encuentra los mejores artículos mientras protege los datos personales.
― 6 minilectura
Descubre métodos para analizar datos de manera segura sin comprometer la información personal.
― 7 minilectura
Aprende cómo los dispositivos se entrenan solos mientras mantienen tus datos a salvo.
― 6 minilectura
Un plugin protege los modelos de aprendizaje federado de actualizaciones dañinas sin comprometer la privacidad del paciente.
― 7 minilectura
Nuevo método mejora la clasificación de lesiones en la piel mientras protege los datos del paciente.
― 6 minilectura
Este artículo explora el desaprendizaje automático y los beneficios del método PruneLoRA.
― 6 minilectura
Un nuevo método mejora el análisis de datos mientras preserva la privacidad.
― 9 minilectura
Este documento examina cómo las diferencias de tiempo en los sistemas de archivos pueden exponer información sensible.
― 6 minilectura
Enseñar a las máquinas a aprender sin revelar secretos de expertos es clave para la privacidad.
― 6 minilectura
FCLG ayuda a analizar datos de gráficos sin compartir información sensible.
― 6 minilectura
Un nuevo método permite un análisis seguro de datos para estudios de salud.
― 6 minilectura
Explora el aprendizaje federado, un método para entrenar modelos sin compartir datos personales.
― 7 minilectura
FedCoLLM conecta modelos de lenguaje grandes y pequeños mientras garantiza privacidad y eficiencia.
― 7 minilectura
Métodos para proteger datos sensibles mientras se mantiene el rendimiento del modelo.
― 6 minilectura
Evaluando las vulnerabilidades en la privacidad del aprendizaje federado mediante ataques de inferencia de atributos.
― 8 minilectura
Aprende cómo el desaprendizaje de máquinas ayuda a la privacidad de datos y a la precisión del modelo.
― 7 minilectura
Entender los desafíos y soluciones para proteger la privacidad en el intercambio de datos.
― 9 minilectura