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Nuovi metodi rivelano gravi minacce alla privacy derivanti dalla condivisione dei dati sulla posizione.

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Esaminare le sfide e le implicazioni del disapprendimento nei modelli di IA.

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FedMap migliora l'efficienza dell'apprendimento federato garantendo la privacy dei dati.

Nuovi metodi generano dati sintetici per proteggere la privacy in scenari collaborativi.

La Privacy Differenziale Locale consente la condivisione sicura dei dati proteggendo le informazioni individuali degli utenti.

Un nuovo approccio ai boxplot garantisce la privacy dei dati mantenendo un'analisi utile.

Un nuovo approccio combina l'analisi vocale con la protezione della privacy per la rilevazione della demenza.

Formazione collaborativa di algoritmi medici proteggendo la privacy dei pazienti.

Esaminando il rapporto tra tecniche di privacy e pregiudizi nei modelli linguistici.

AAggFF introduce strategie adattive per un rendimento equo dei modelli nel Federated Learning.

Nuovi metodi migliorano la privacy e la coerenza usando collocazioni nei dati linguistici.

Un nuovo metodo per riscrivere testi che garantisce la privacy e mantiene il significato.

Il poisoning del codice aumenta i rischi di attacchi di inferenza sui membri dei dati sensibili.

La ricerca mostra quanto sia facile rimuovere le funzionalità di sicurezza dai modelli Llama 3.

Nuove tecniche migliorano gli studi genomici collaborativi garantendo la privacy dei dati.

Un nuovo metodo riduce il consumo energetico migliorando i risultati di apprendimento nei sistemi decentralizzati.

QUEEN offre protezione in tempo reale contro gli attacchi di estrazione del modello nel deep learning.

Ottimizzazione di grandi modelli di linguaggio direttamente sugli smartphone, proteggendo i dati degli utenti.

Un nuovo metodo per un recupero dati efficiente in ambienti decentralizzati.

Un framework per condividere in modo sicuro le informazioni sanitarie proteggendo la privacy del paziente.

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Uno sguardo a come i modelli di linguaggio possono far trapelare dati sensibili.

Questo articolo esamina i rischi legati ai LLM e propone modi per migliorare la sicurezza.

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Un nuovo framework migliora l'apprendimento federato garantendo la privacy dei dati.

Questo studio valuta modelli avanzati per generare dati di viaggio falsi e le loro applicazioni pratiche.

Venomancer è un attacco furtivo che sfrutta le vulnerabilità nei sistemi di apprendimento federato.

CLAMP-ViT offre un nuovo modo per comprimere i vision transformer usando dati sintetici.

Un sistema di rilevamento potenzia la sicurezza dei veicoli contro le minacce informatiche usando tecniche avanzate.

Nuova tecnologia radar monitora la frequenza cardiaca durante il sonno e la meditazione senza fastidi.

Zero-X migliora la cybersecurity per i veicoli connessi contro le minacce emergenti.

Un nuovo framework migliora l'efficienza nell'apprendimento federato edge ottimizzando risorse e dati.

Esaminando gli attacchi di inferenza di appartenenza sui modelli di previsione delle serie temporali nella sanità.

Migliorare la sicurezza delle reti intelligenti usando honeypot e approcci di apprendimento federato.

Una panoramica dei metodi per proteggere le informazioni personali senza compromettere l'utilità dei dati.

Un metodo per stimare i membri della comunità proteggendo la privacy individuale.