Artigos mais recentes para Ataques de Invasão de Membresia

Uma olhada nos riscos dos Ataques de Inferência de Membros na privacidade dos dados.

Apresentando uma nova maneira de avaliar os riscos de privacidade em modelos de aprendizado de máquina.

Explore os desafios de privacidade causados por ataques de inferência em modelos de aprendizado de máquina.

Esse artigo fala sobre os desafios do "machine unlearning" e uma nova abordagem pra equilibrar privacidade e precisão.

Um novo método pra verificar o "desaprendizado" das máquinas de forma eficaz e segura.

Novos métodos revelam sérias ameaças à privacidade devido ao compartilhamento de dados de localização.

A contaminação de código aumenta os riscos de ataques de inferência de membros em dados sensíveis.

Analisando ataques de inferência de membresia em modelos de previsão de séries temporais na saúde.

Analisando vulnerabilidades em LLMs por causa de dados de preferência humana.

Explorando os riscos de privacidade em dados sintéticos e apresentando o Índice de Plágio de Dados.

Um estudo apresenta o SeqMIA pra melhorar a privacidade contra ataques de inferência de pertencimento.

Este artigo explora a Reciclagem do Conhecimento para melhorar o treinamento de dados sintéticos em classificadores.

Analisando os riscos de privacidade nas explicações de modelos e estratégias pra melhorar a segurança.

Explorando o uso de marcas d'água pra lidar com questões de copyright em modelos de linguagem.

Analisando a privacidade diferencial em processamento de linguagem natural pra uma proteção de dados melhor.

Uma nova abordagem destaca tokens surpreendentes para avaliar os dados de treinamento dos modelos de linguagem.

Analisando vulnerabilidades e defesas em modelos de difusão para geração de conteúdo seguro.

Um novo método muda a forma como a auditoria de privacidade funciona em machine learning.

Um estudo sobre como melhorar os métodos para avaliar ataques de Inferência de Membro em modelos de linguagem.

Explorando os riscos de privacidade na modelagem de imagens mascaradas e suas implicações.

O MIA-Tuner tenta resolver problemas de privacidade nos dados de treinamento de LLM.

Analisando como pontos de dados importantes atraem mais riscos de segurança em machine learning.

Uma olhada nas preocupações de privacidade em sistemas de aprendizado centralizados e descentralizados.

Explore as preocupações de privacidade em torno de ataques de inferência de associação em aprendizado de máquina.

Esse benchmark avalia as ameaças à privacidade e os mecanismos de defesa em modelos de PLN.

A criptografia seletiva melhora a privacidade sem comprometer o desempenho do modelo no aprendizado colaborativo.

Um estudo comparando ameaças à privacidade em redes neurais spiking e artificiais.

Entendendo as complicações de provar o uso de dados no treinamento de IA.

Um olhar sobre os ataques de inferência de membros e sua relevância na privacidade dos dados.

Pesquisadores apresentaram uma abordagem econômica para os riscos de privacidade em grandes modelos de linguagem.

Explorando ataques de inferência de membros pra proteger a privacidade dos dados em modelos avançados.

Uma forma barata de avaliar os riscos de privacidade em modelos de aprendizado de máquina.

Pesquisas mostram que SNNs podem melhorar a privacidade dos dados em comparação com modelos tradicionais.

Métodos PEFT melhoram modelos de linguagem enquanto protegem dados privados.

Explore como a regularização L2 pode melhorar a privacidade em modelos de IA.

Descubra técnicas para equilibrar privacidade e justiça em modelos de aprendizado de máquina.

Explorando como Ataques de Inferência de Membros revelam riscos de dados sensíveis em modelos de IA.

Descubra os riscos dos ataques de inferência de membros em aprendizado descentralizado.