Analisando como pontos de dados importantes atraem mais riscos de segurança em machine learning.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Analisando como pontos de dados importantes atraem mais riscos de segurança em machine learning.
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Uma olhada nas preocupações de privacidade em sistemas de aprendizado centralizados e descentralizados.
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Explore as preocupações de privacidade em torno de ataques de inferência de associação em aprendizado de máquina.
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Esse benchmark avalia as ameaças à privacidade e os mecanismos de defesa em modelos de PLN.
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A criptografia seletiva melhora a privacidade sem comprometer o desempenho do modelo no aprendizado colaborativo.
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Um estudo comparando ameaças à privacidade em redes neurais spiking e artificiais.
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Entendendo as complicações de provar o uso de dados no treinamento de IA.
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Um olhar sobre os ataques de inferência de membros e sua relevância na privacidade dos dados.
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Pesquisadores apresentaram uma abordagem econômica para os riscos de privacidade em grandes modelos de linguagem.
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Explorando ataques de inferência de membros pra proteger a privacidade dos dados em modelos avançados.
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Uma forma barata de avaliar os riscos de privacidade em modelos de aprendizado de máquina.
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Pesquisas mostram que SNNs podem melhorar a privacidade dos dados em comparação com modelos tradicionais.
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Métodos PEFT melhoram modelos de linguagem enquanto protegem dados privados.
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Explore como a regularização L2 pode melhorar a privacidade em modelos de IA.
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Descubra técnicas para equilibrar privacidade e justiça em modelos de aprendizado de máquina.
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Explorando como Ataques de Inferência de Membros revelam riscos de dados sensíveis em modelos de IA.
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Descubra os riscos dos ataques de inferência de membros em aprendizado descentralizado.
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