Una mirada a los riesgos de los ataques de inferencia de membresía sobre la privacidad de los datos.
― 9 minilectura
Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
Una mirada a los riesgos de los ataques de inferencia de membresía sobre la privacidad de los datos.
― 9 minilectura
Una mirada a cómo los Modelos Escasos mejoran la eficiencia del Aprendizaje Federado.
― 5 minilectura
Nuevo modelo de IA mejora el diagnóstico de problemas óseos usando rayos X y datos de informes.
― 8 minilectura
Aprende cómo la privacidad diferencial puede mejorar la seguridad de los datos en la regresión LLS.
― 7 minilectura
Un sistema que aprende de los datos de los pacientes mientras asegura la protección de la privacidad.
― 8 minilectura
Los profesionales de IA comparten sus opiniones sobre la IA confiable y sus desafíos.
― 7 minilectura
Un nuevo enfoque combina protecciones de privacidad con aprendizaje de bandido contextual.
― 6 minilectura
Un nuevo método para detectar el comportamiento inapropiado de los vehículos mientras se protege la privacidad.
― 8 minilectura
Un estudio sobre cómo mejorar la detección de video en streaming mientras se mantiene la privacidad del usuario.
― 8 minilectura
Un método para borrar identidades de modelos generativos mientras se mantiene la calidad de la imagen.
― 6 minilectura
Nuevos métodos mejoran la precisión en la estimación del tamaño de las uniones mientras protegen datos sensibles.
― 7 minilectura
Una estrategia para proteger conexiones sensibles en datos de grafos mientras se libera información útil.
― 5 minilectura
Una mirada a la privacidad diferencial y su aplicación en el aprendizaje automático.
― 9 minilectura
Un nuevo método mejora el aprendizaje federado descentralizado mientras mantiene la privacidad de los datos.
― 8 minilectura
Un nuevo enfoque mejora la detección de intrusiones en sistemas descentralizados.
― 8 minilectura
Mejorando aplicaciones de sensor móvil a través de un nuevo marco para gestionar datos faltantes.
― 9 minilectura
Este estudio examina cómo reaccionan los creadores cuando sus obras se utilizan para el entrenamiento de IA.
― 8 minilectura
Este documento presenta EFRAP, una defensa contra ataques de puerta trasera condicionados por cuantización en modelos de aprendizaje profundo.
― 9 minilectura
Un nuevo método mejora la capacidad de los modelos para olvidar información visual específica.
― 9 minilectura
Métodos para proporcionar estimaciones poblacionales confiables mientras se garantiza la confidencialidad de los encuestados.
― 7 minilectura
La investigación mejora la interpretación del ECG mientras se protege la privacidad de los datos del paciente.
― 7 minilectura
Un nuevo marco mejora el aprendizaje federado y evita el olvido en los modelos de IA.
― 8 minilectura
Un estudio revela el ataque WordGame, que explota debilidades en las medidas de seguridad de los LLM.
― 6 minilectura
Explorando cómo el Aprendizaje Federado puede mejorar la privacidad de los datos en la salud.
― 6 minilectura
Un enfoque novedoso mejora el rendimiento y la equidad en el aprendizaje federado.
― 8 minilectura
Nuevo marco ayuda a proteger estadísticas resumidas sensibles durante el intercambio de datos.
― 8 minilectura
Presentamos una nueva forma de evaluar los riesgos de privacidad en modelos de aprendizaje automático.
― 7 minilectura
Aprende cómo el aprendizaje distribuido puede mejorar la eficiencia del aprendizaje automático y el entrenamiento de modelos.
― 7 minilectura
Una visión general de cómo la anonimización protege la identidad personal mientras se usan biométricos.
― 7 minilectura
Presentando un marco para equilibrar la privacidad de datos y la utilidad.
― 8 minilectura
Un nuevo método para proteger la privacidad en modelos de texto a imagen.
― 9 minilectura
Examinando la relación entre la privacidad diferencial local y la equidad en sistemas de ML.
― 6 minilectura
Nuevos métodos mejoran la auditoría de privacidad, centrándose en modelos de estado oculto en el aprendizaje automático.
― 8 minilectura
Mejorando el aprendizaje distribuido a través de técnicas de recorte robusto adaptativo.
― 7 minilectura
Nuevo método mejora la eliminación de datos en modelos de gráficos dinámicos mientras asegura la privacidad.
― 7 minilectura
La inferencia federada bayesiana permite un análisis de supervivencia que protege la privacidad en la investigación del cáncer.
― 9 minilectura
FedSC mejora el entrenamiento de modelos mientras mantiene la privacidad del usuario en el aprendizaje federado.
― 6 minilectura
Nuevas técnicas mejoran la escalabilidad en el aprendizaje automático diferencialmente privado.
― 6 minilectura
El enfoque basado en cohortes mejora la eficiencia y precisión en los sistemas de Aprendizaje Federado.
― 7 minilectura
Descubre cómo los Planes Comportamentales Federados mejoran la comprensión de las acciones del cliente en el aprendizaje federado.
― 9 minilectura