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QUEEN ofrece protección en tiempo real contra ataques de extracción de modelos en aprendizaje profundo.

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Un nuevo método para recuperar datos de manera eficiente en entornos descentralizados.

Un marco para compartir información de salud de manera segura mientras se protege la privacidad del paciente.

Este artículo explora los beneficios de usar FP8 en el aprendizaje federado.

Una mirada a cómo los modelos de lenguaje pueden filtrar datos sensibles.

Este artículo examina los riesgos relacionados con los LLMs y propone formas de mejorar la seguridad.

Explorando los desafíos legales que trae la rápida evolución de la IA generativa.

Un nuevo marco mejora el aprendizaje federado mientras garantiza la privacidad de los datos.

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Venomancer es un ataque sigiloso de puerta trasera en sistemas de aprendizaje federado.

CLAMP-ViT ofrece una nueva forma de comprimir transformadores de visión usando datos sintéticos.

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Una nueva tecnología de radar monitorea la frecuencia cardíaca durante el sueño y la meditación sin incomodar.

Zero-X mejora la ciberseguridad de los vehículos conectados contra amenazas emergentes.

Un nuevo marco mejora la eficiencia en el aprendizaje federado en el borde al optimizar recursos y datos.

Examinando ataques de inferencia de membresía en modelos de pronóstico de series temporales en el sector salud.

Mejorando la seguridad de la red inteligente usando honeypots y enfoques de aprendizaje federado.

Una visión general de métodos para proteger la información personal mientras se mantiene la utilidad de los datos.

Un método para estimar las membresías de la comunidad mientras se protege la privacidad individual.

AntibotV enfrenta amenazas de malware de bots en coches conectados a través de monitoreo avanzado.

Las ciudades obtienen datos de transporte clave mientras abordan preocupaciones sobre la privacidad.

Este método mejora la eficiencia de la comunicación en el aprendizaje federado mientras preserva la privacidad de los datos.

Crece la preocupación por ataques de puerta trasera en modelos de lenguaje, afectando la seguridad y la confiabilidad.

Un método para calcular promedios mientras se mantiene privada la información de los nodos.

Examinando la efectividad de la privacidad diferencial para proteger las identidades individuales en los datos del SOEP.

Un nuevo modelo mejora la detección en tiempo real de ciberataques en redes de blockchain.

FedSat aborda los desafíos de datos en el aprendizaje federado, asegurando privacidad y mejor rendimiento.

Un nuevo método para mejorar el muestreo en aprendizaje automático con mayor privacidad.

MSfusion permite que dispositivos con recursos limitados entren modelos grandes de manera colaborativa.

Nuevo método mejora el rendimiento del modelo en datos no vistos.

AFIND+ mejora el aprendizaje federado descentralizado al optimizar la selección de vecinos y la agregación de actualizaciones.

Una nueva herramienta automatiza la anonimización de registros médicos para proteger la privacidad.

Examina varios ataques de jailbreak en modelos de lenguaje y sus defensas.

Un nuevo enfoque mejora el Aprendizaje Federado al generar datos sintéticos y proteger la privacidad.

Este estudio examina cómo la disposición de la red afecta el aprendizaje federado descentralizado en medio de amenazas bicefálicas.

pFedDIL mejora el aprendizaje automático al retener conocimiento mientras se adapta a nuevas tareas.

La investigación explora la IA generativa para simular las estructuras internas de la boca usando los movimientos faciales.

Analizando vulnerabilidades en LLMs por culpa de los datos de preferencias humanas.

Un nuevo marco para la comunicación entre agentes que se centra en la privacidad y la consistencia.