Artigos mais recentes para Privacidade

Esse artigo explora as questões éticas e diretrizes pra usar o ChatGPT de forma responsável.

Um novo método pra treinar modelos enquanto protege dados sensíveis.

Um método novo melhora pequenos modelos de linguagem enquanto protege a privacidade do paciente.

Aprenda sobre métodos eficientes e privados para estimar entropia em dados.

Uma olhada no impacto do aprendizado federado na privacidade e na equidade.

Esse método analisa imagens médicas mantendo as identidades dos pacientes seguras.

WeiAvg melhora o aprendizado federado ao priorizar a diversidade de dados enquanto protege a privacidade.

Analisando o conflito entre IA generativa e leis de direitos autorais.

Este estudo investiga a troca entre justiça e privacidade em modelos de linguagem.

Imagens sintéticas oferecem novas soluções para o treinamento médico e a privacidade dos pacientes.

FairDP oferece uma solução pra garantir privacidade e justiça em sistemas de aprendizado de máquina.

Um novo modelo que aumenta a velocidade e a privacidade na geração de linguagem natural.

Um estudo sobre como modelos de difusão e GANs geram imagens médicas sintéticas.

Avaliando os riscos de privacidade em deep learning contra vários ataques.

Um framework pra desenvolver políticas personalizadas usando dados observacionais enquanto garante a privacidade.

Analisando a interação entre métodos de comunicação e privacidade em espaços virtuais.

Esse artigo discute métodos pra melhorar a eficiência da comunicação no aprendizado dividido enquanto mantém o desempenho do modelo.

Analisando questões de privacidade em apps para crianças e como os desenvolvedores podem melhorar as práticas.

Este artigo analisa como os modelos de privacidade afetam o monitoramento dos níveis de CO2 em prédios inteligentes.

Essa revisão analisa a resiliência do aprendizado não supervisionado a ataques adversariais.

Analisando como o direcionamento online do governo afeta a transparência, a privacidade e a igualdade.

Estudo avalia os riscos de privacidade dos modelos generativos na troca de dados médicos.

O framework GPT-FL melhora o aprendizado federado usando dados sintéticos.

Um método pra remover dados de modelos de machine learning garantindo a privacidade.

Um novo método usa algoritmos genéticos pra criar dados sintéticos enquanto protege a privacidade.

Uma nova abordagem melhora a privacidade no aprendizado de máquina, mantendo a velocidade e a precisão.

Novos métodos protegem a privacidade enquanto possibilitam a identificação de pessoas na vigilância urbana.

Uma olhada no impacto da API de Tópicos do Google na privacidade do usuário e na segmentação de anúncios.

Analisando a perda de privacidade no Noisy-SGD com funções de perda não convexas.

Analisando técnicas de pseudonimização pra manter a privacidade em dados de texto.

Analisando questões de privacidade nas tecnologias FemTech para a saúde da mulher.

Apresentando um algoritmo para cálculos privados de caminho mais curto em grafos de baixa largura de árvore.

Esse artigo fala sobre a importância da ética em IA para gerentes de software.

Uma visão geral dos benefícios do ChatGPT e considerações éticas na engenharia de software.

Uma visão geral dos desafios de privacidade e justiça do aprendizado federado.

Este artigo fala sobre a importância das fichas técnicas para sensores de aprendizado de máquina.

Um novo método protege a privacidade das pessoas ao compartilhar dados de mobilidade durante crises.

HePCo melhora o aprendizado federado contínuo, priorizando a privacidade e a eficiência.

Aprenda como o hashing cuckoo melhora o armazenamento de dados e a privacidade em aplicações criptográficas.

RQM melhora a privacidade no aprendizado federado mantendo a eficiência do modelo.