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Los datos sintéticos ofrecen soluciones económicas mientras garantizan la privacidad y reducen el sesgo.

Un nuevo marco que protege las identidades en línea mientras mantiene la claridad de los mensajes.

Aprende cómo las proyecciones aleatorias ayudan a analizar relaciones complejas en grandes conjuntos de datos.

Un nuevo enfoque para garantizar que los modelos de lenguaje manejen datos sensibles de manera segura.

Un enfoque nuevo para mantener los datos gráficos sensibles seguros en línea.

Un método avanzado para estimar frecuencias mientras se protege la privacidad de los datos.

Nuevos algoritmos mejoran la privacidad y la precisión en los cálculos de la mediana geométrica.

Mezclando métodos de clustering tradicionales con protecciones de privacidad usando privacidad diferencial.

Nuevos métodos para proteger la privacidad de los datos en entornos de computación en la nube.

Un enfoque novedoso para garantizar la privacidad manteniendo la utilidad del texto en modelos de PLN.

Los investigadores estudian métodos para proteger información sensible en modelos de clasificación de texto.

SlerpFace ofrece mejor protección para las plantillas faciales contra amenazas a la privacidad.

Un sistema genera caminos de movimiento humano sintético para mejorar las medidas de seguridad mientras protege la privacidad.

Esta investigación habla sobre el papel del aprendizaje federado en la protección de la privacidad durante el análisis de datos.

ACME ayuda a los solicitantes de asilo en Europa con orientación legal para las solicitudes de protección.

Este artículo habla sobre métodos para mantener en privado los procesos de toma de decisiones de los agentes.

Garantizar la privacidad del comprador es clave a medida que crecen los mercados de datos.

Un estudio sobre el equilibrio entre el aprendizaje por transferencia y la privacidad individual en el uso de datos.

Técnicas innovadoras protegen datos de voz sensibles mientras mantienen la precisión del procesamiento.

Nuevos métodos mejoran la privacidad manteniendo el contenido del discurso y las emociones.

Un nuevo método mejora la privacidad de las imágenes faciales sin perder calidad.

La investigación explora cómo estimar estadísticas mientras se respetan las necesidades de privacidad de los usuarios.

Las credenciales de personalidad buscan aumentar la confianza en línea mientras protegen la privacidad del usuario.

Este artículo habla sobre cómo usar el preentrenamiento para mejorar la privacidad y el rendimiento en el Aprendizaje Federado.

Un método para calcular promedios sin comprometer la privacidad de los datos individuales.

Este artículo habla sobre cómo recuperar distribuciones de probabilidad a partir de mediciones ruidosas usando polinomios de Chebyshev.

Una mirada al análisis federado y las tecnologías de privacidad para datos sensibles.

Un nuevo método de compresión mejora la eficiencia en las consultas de datos privados.

Presentando un marco para asegurar redes inalámbricas contra amenazas emergentes.

Mejores prompts mejoran la calidad de los datos tabulares sintéticos generados por LLMs.

Descubre métodos para asegurar la comunicación en sistemas distribuidos contra "orejas" indiscretas.

CI-Bench evalúa la capacidad de los asistentes de IA para proteger la información del usuario de manera efectiva.

Mantener el significado mientras se transforma la información es clave para la privacidad y la precisión.

PrivaMatch asegura la privacidad mientras empareja ADN en investigaciones criminales.

Un método de tres pasos para compartir datos de forma segura y protegiendo la privacidad.

Un marco que equilibra el análisis causal y la privacidad individual.

Una mirada a equilibrar la privacidad y la funcionalidad en sistemas robóticos.

Una mirada a cómo los investigadores protegen la privacidad en los datos de encuestas mientras comparten ideas.

Un nuevo marco mejora la computación segura para Transformers, asegurando privacidad y eficiencia.

Métodos innovadores aseguran la privacidad mientras generan datos sintéticos realistas.