Últimos artículos para Privacidad de datos

Combinando el aprendizaje federado y las GNNs para mejorar la evaluación de derrames cerebrales, asegurando la privacidad del paciente.

Un nuevo método combina eficiencia y precisión en el Aprendizaje Federado.

Una mirada a proteger la privacidad en las redes móviles modernas con Open RAN.

Explorando cómo los datos sintéticos protegen la privacidad mientras permiten un análisis de datos complejo.

Este artículo revisa estrategias para mejorar el aprendizaje profundo en diversos entornos de imágenes médicas.

Abordando la privacidad y la equidad en el aprendizaje automático a través de métodos innovadores.

Un nuevo marco asegura un rendimiento justo en todos los dispositivos en el aprendizaje federado.

Este artículo habla sobre cómo proteger nuestros datos personales de los modelos de lenguaje.

Las caras sintéticas mejoran la privacidad mientras mejoran la tecnología de reconocimiento facial.

Trap-MID ofrece una forma ingeniosa de proteger los datos de los hackers.

Descubre cómo el Aprendizaje Federado aborda la privacidad de los datos en dispositivos conectados.

FedRewind mejora la colaboración entre nodos en el aprendizaje federado mientras mantiene la privacidad de los datos.

Este método encuentra los mejores artículos mientras protege los datos personales.

Descubre métodos para analizar datos de manera segura sin comprometer la información personal.

Aprende cómo los dispositivos se entrenan solos mientras mantienen tus datos a salvo.

Un plugin protege los modelos de aprendizaje federado de actualizaciones dañinas sin comprometer la privacidad del paciente.

Nuevo método mejora la clasificación de lesiones en la piel mientras protege los datos del paciente.

Este artículo explora el desaprendizaje automático y los beneficios del método PruneLoRA.

Un nuevo método mejora el análisis de datos mientras preserva la privacidad.

Este documento examina cómo las diferencias de tiempo en los sistemas de archivos pueden exponer información sensible.

Enseñar a las máquinas a aprender sin revelar secretos de expertos es clave para la privacidad.

FCLG ayuda a analizar datos de gráficos sin compartir información sensible.

Un nuevo método permite un análisis seguro de datos para estudios de salud.

Explora el aprendizaje federado, un método para entrenar modelos sin compartir datos personales.

FedCoLLM conecta modelos de lenguaje grandes y pequeños mientras garantiza privacidad y eficiencia.

Métodos para proteger datos sensibles mientras se mantiene el rendimiento del modelo.

Evaluando las vulnerabilidades en la privacidad del aprendizaje federado mediante ataques de inferencia de atributos.

Aprende cómo el desaprendizaje de máquinas ayuda a la privacidad de datos y a la precisión del modelo.

Entender los desafíos y soluciones para proteger la privacidad en el intercambio de datos.

Aprende cómo el aprendizaje federado aborda la privacidad mientras horneas la receta perfecta de galletas.

Explora el papel de los problemas de punto de silla estocásticos en la optimización de recetas y la privacidad.

Explorando la intersección de Auto-ML y Aprendizaje Federado para mejorar la privacidad de los datos.

Conoce un nuevo método para transferir archivos de manera segura y eficiente.

Aprende cómo las distancias de cadenas pueden ayudar a la privacidad en el análisis de datos sensibles.

Los EHR falsos ayudan en la investigación y protegen los datos de los pacientes.

Explorando cómo las máquinas olvidan datos mientras mantienen la privacidad y la función.

Un nuevo enfoque para predecir las necesidades de energía mientras se mantiene la privacidad de los datos.

FedRAV permite que los vehículos autónomos aprendan de manera colaborativa manteniendo los datos privados.

Una mirada a los retos de equidad en el Aprendizaje Federado y el marco WassFFed.

Un nuevo enfoque para mejorar el aprendizaje de los robots mientras se protege la privacidad.