Fairness como Servicio aborda el sesgo en los sistemas de aprendizaje automático de manera segura.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
Fairness como Servicio aborda el sesgo en los sistemas de aprendizaje automático de manera segura.
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La investigación busca mejorar el monitoreo y la prevención de infecciones en residencias de ancianos.
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Nuevos métodos para preservar la privacidad al compartir información entre varios grupos.
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Un método para abordar preocupaciones de privacidad y justicia en el aprendizaje automático.
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Un nuevo método que utiliza TEEs para proteger modelos de aprendizaje automático en el aprendizaje federado.
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Aprender del Drift mejora el rendimiento del modelo en el aprendizaje federado con datos diversos.
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FedDIP optimiza la comunicación en el aprendizaje federado a través de la poda dinámica y la regularización.
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Este artículo examina el papel de las PET en la privacidad de datos y sus aplicaciones.
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Examinando las complejidades de la privacidad de datos y el desaprendizaje en el aprendizaje automático.
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FedJudge ofrece un enfoque centrado en la privacidad para el entrenamiento de modelos de lenguaje legal.
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Este trabajo habla sobre la generación de datos sintéticos usando privacidad diferencial para estudios económicos.
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Un método que combina el Aprendizaje Dividido con la Encriptación Homomórfica mejora la privacidad en el aprendizaje automático.
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Un método para optimizar la configuración de privacidad y mejorar la protección de datos y su utilidad.
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Un nuevo marco asegura que las respuestas de datos sintéticos sean confiables para la investigación.
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Un marco para asegurar la privacidad del usuario en GNNs sin perder precisión.
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Una mirada a los desafíos en el Aprendizaje Federado por ataques de reconstrucción de datos.
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Un método que permite el aprendizaje automático en datos encriptados para proteger la privacidad del usuario.
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Un estudio sobre cómo identificar la mejor opción mientras se asegura la privacidad de los datos.
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Este método mejora las recomendaciones mientras protege la privacidad de los datos del usuario.
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Explorando maneras de mejorar el intercambio de datos sin comprometer la privacidad del usuario.
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Explorando métodos de privacidad diferencial para obtener información segura de datos.
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Este artículo habla sobre un marco para gestionar la privacidad en escenarios con varios analistas.
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Cómo las herramientas de lenguaje avanzadas están transformando el análisis de políticas de privacidad.
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Los ataques acústicos amenazan la seguridad de los datos al capturar sonidos de los teclados.
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Presentando un protocolo para la predicción de enlaces que respeta la privacidad en gráficos distribuidos.
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Explorando cómo los atacantes explotan modelos de lenguaje grandes para extraer información.
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Un nuevo método protege datos sensibles durante el entrenamiento de machine learning.
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DFedADMM y DFedADMM-SAM mejoran el entrenamiento del modelo mientras aseguran la privacidad de los datos.
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Fed-LSAE mejora la seguridad en el aprendizaje federado y combate los ataques de envenenamiento.
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Una nueva herramienta para analizar datos de forma segura sin comprometer la privacidad del usuario.
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NOMA presenta riesgos de seguridad únicos debido a los canales compartidos entre varios usuarios.
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Este estudio examina métodos de comunicación segura en IIoT usando técnicas NOMA.
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La sanitización del conocimiento ayuda a proteger información sensible en modelos de lenguaje.
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El estudio examina los aspectos amigables para el usuario de las herramientas populares de privacidad diferencial.
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El papel de la IA en transformar la gestión de redes para tecnologías inalámbricas avanzadas.
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Un nuevo protocolo garantiza la privacidad en los cálculos usando sistemas SN P.
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