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Un nuevo método utiliza algoritmos genéticos para crear datos sintéticos mientras protege la privacidad.

Un nuevo enfoque mejora la privacidad en el aprendizaje automático sin sacrificar velocidad ni precisión.

Nuevos métodos protegen la privacidad mientras permiten la identificación de personas en la vigilancia urbana.

Este estudio evalúa modelos de lenguaje para detectar cortes de energía rápidamente a través de redes sociales.

El Aprendizaje Federado mejora la seguridad de los dispositivos IoT mientras protege los datos del usuario.

El modelo Phoenix mejora el rendimiento de la IA generativa mientras asegura la privacidad de los datos.

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Examinando la pérdida de privacidad en Noisy-SGD con funciones de pérdida no convexas.

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Nuevos métodos mejoran el rendimiento del modelo mientras se garantiza la privacidad de los datos.

Explorando el desaprendizaje automático como una solución para las preocupaciones sobre la privacidad de datos.

Explorando nuevas formas de mejorar la eficiencia del aprendizaje descentralizado mientras se garantiza la privacidad de los datos.

La investigación se centra en mejorar la resumición de IA en el cuidado de la salud para diálogos clínicos.

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Un nuevo método mejora la personalización del modelo mientras garantiza la privacidad de los datos.

Este artículo examina las preocupaciones de privacidad relacionadas con los modelos de difusión y propone soluciones.

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La AGI está transformando la atención médica al mejorar los diagnósticos y la eficiencia operativa en la imagenología médica.

Una nueva técnica verifica la exposición a datos de entrenamiento en modelos de difusión.

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Examinando los problemas de privacidad en las tecnologías FemTech para la salud de las mujeres.

Presentando un algoritmo para cálculos privados de la ruta más corta en gráficos de baja anchura de árbol.

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Ind-KNN mejora las predicciones privadas mientras protege la privacidad individual en aplicaciones basadas en datos.

Examinando el impacto de la tecnología deepfake en la seguridad y creatividad del metaverso.

Una mirada a cómo la factorización de matrices en bandas protege la privacidad en el aprendizaje automático.

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Una mirada a las vulnerabilidades del aprendizaje federado y la amenaza de ataques de puerta trasera.

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Un nuevo modelo mejora el análisis de imágenes quirúrgicas mientras protege la privacidad del paciente.

Un resumen de los desafíos de privacidad y equidad en el aprendizaje federado.