Artigos mais recentes para Privacidade

Analisando as vulnerabilidades do arredondamento aleatório nos dados do censo canadense.

Novos métodos buscam melhorar a segurança e a privacidade na comunicação V2X.

Explore o ataque de roubo de link por injeção de nó e as preocupações de privacidade em GNNs.

Uma olhada nos benefícios e riscos do ChatGPT em várias áreas.

Abordando os desafios de privacidade enfrentados por grupos marginalizados em ambientes online.

O Aprendizado Federado melhora a precisão estatística enquanto protege a privacidade individual na coleta de dados.

Explorando questões de privacidade no ajuste fino de modelos de IA como o GPT-3.

FPGAs melhoram a eficiência e a segurança dos processos de Aprendizado Federado.

Os CDMs ajudam a proteger dados de treinamento sensíveis enquanto geram imagens de alta qualidade.

Analisando a privacidade dos usuários e a vigilância entre pares em comunidades online baseadas em identidade.

Como informações sobre outros passageiros podem melhorar as experiências em veículos automáticos compartilhados.

Analisando o uso de decorações de links no rastreamento online.

AIGC redefine como a gente gera conteúdo digital de forma eficiente.

Analisando como os dados de contagem de passos podem expor informações pessoais e riscos de privacidade.

Estudo mostra como o jeito que os chatbots lembram das conversas impacta o engajamento dos usuários e a privacidade.

Essa pesquisa foca em melhorar a eficiência e a privacidade no aprendizado federado por meio de métodos de compressão adaptativa.

Explore os desafios e benefícios invisíveis de usar motores de busca hoje em dia.

Novos métodos buscam esconder a identidade dos falantes mantendo a clareza na fala.

Um jeito de encontrar médias a partir de dados variados dos usuários sem comprometer a privacidade.

A pesquisa explora o equilíbrio em modelos de linguagem multilíngues para justiça e privacidade.

O SplitWiper melhora o unlearning em machine learning, garantindo privacidade de dados e eficiência.

Analisando os riscos de reidentificação em decisões judiciais anonimizadas usando modelos de linguagem.

Explorando os benefícios do split learning para treinar modelos de saúde seguros.

Novo método melhora a privacidade enquanto permite um uso melhor dos dados de saúde.

Analisando as ameaças à privacidade causadas pela coleta de dados em veículos inteligentes.

Um novo método minimiza o viés enquanto mantém a privacidade em machine learning.

Este artigo analisa os riscos de revelar votos individuais em eleições.

O FAM melhora o treinamento de modelos de IA enquanto mantém a privacidade dos dados dos pacientes.

Proteger as localizações dos usuários principais enquanto garante a eficiência da comunicação para os usuários secundários.

Examinando os riscos de privacidade no aprendizado federado e a necessidade de defesas melhores.

Explorando a importância e os desafios da pseudonimização no compartilhamento de dados de pesquisa.

Uma olhada em como combinar aprendizado dividido e criptografia para melhorar a privacidade dos dados.

Esse estudo analisa a relação entre usuários e agentes de dinheiro móvel.

Saiba como a análise federada mantém os dados médicos seguros enquanto oferece insights.

Abordando ameaças à privacidade durante migrações de gêmeos digitais em transporte inteligente.

O FCCA melhora a precisão do modelo enquanto garante a privacidade do usuário no aprendizado federado.

Um novo método melhora a privacidade das imagens coletadas por câmeras olho de peixe em carros autônomos.

Novos métodos melhoram a eficiência do aprendizado federado enquanto garantem a privacidade dos dados.

Uma ferramenta pra ajudar os desenvolvedores a seguirem as diretrizes de aplicativos de voz.

UFed-GAN permite aprender com dados enquanto garante privacidade e minimiza as demandas de computação.