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Mejorando la privacidad de datos en el almacenamiento en la nube a través de soluciones de cifrado eficientes.

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Nuevos métodos protegen información sensible en los avisos para modelos de lenguaje.

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Equilibrando preocupaciones de privacidad con la necesidad de un análisis de datos efectivo.

Este estudio investiga el equilibrio entre equidad y privacidad en los modelos de lenguaje.

Un nuevo método que usa MPC para asegurar datos mientras identifica información precisa.

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Un nuevo marco que mejora la velocidad y la privacidad en la generación de lenguaje natural.

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Un nuevo marco mejora la eficiencia y privacidad del aprendizaje federado vertical usando tecnología Cloud-RAN.

vFedSec ofrece entrenamiento seguro y eficiente para modelos de aprendizaje automático en entornos federados.

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Evaluando riesgos de privacidad en el deep learning contra varios ataques.

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PPA-AFL mejora la privacidad de datos en el aprendizaje automático colaborativo entre dispositivos.

Explorando el aprendizaje federado y el método de puntos interiores para un entrenamiento de modelo efectivo.

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