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Esaminando come i dati importanti attirano più rischi di sicurezza nel machine learning.

Uno sguardo alle preoccupazioni sulla privacy nei sistemi di apprendimento centralizzati e decentralizzati.

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Questo benchmark valuta le minacce alla privacy e i meccanismi di difesa nei modelli di NLP.

La crittografia selettiva migliora la privacy mantenendo le performance del modello nell'apprendimento collaborativo.

Uno studio che confronta le minacce alla privacy nei reti neurali spiking e artificiali.

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I ricercatori presentano un approccio economico ai rischi per la privacy nei modelli di linguaggio ampi.

Esplorando attacchi di inferenza di appartenenza per proteggere la privacy dei dati nei modelli avanzati.

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Le ricerche mostrano che le SNN potrebbero migliorare la privacy dei dati rispetto ai modelli tradizionali.

I metodi PEFT migliorano i modelli di linguaggio proteggendo i dati privati.

Esplora come la regolarizzazione L2 può migliorare la privacy nei modelli di intelligenza artificiale.

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