Artigos mais recentes para Privacidade Diferencial

Explorando o "desaprendizado" de máquinas como uma solução para preocupações com privacidade de dados.

Um olhar sobre o papel do Clip21 em melhorar a privacidade diferencial durante o treinamento de modelos.

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

Explorando maneiras de contar itens únicos enquanto protege a privacidade de cada um.

Um olhar sobre como a fatoração de matriz em faixas protege a privacidade no aprendizado de máquina.

Um novo framework integra técnicas de privacidade e robustez para um aprendizado de máquina confiável.

Usar dados privados e públicos juntos melhora o aprendizado de máquina e garante a privacidade.

Esse artigo fala sobre técnicas pra conseguir precisão e privacidade em modelos de aprendizado de máquina.

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

Novos protocolos melhoram a privacidade e a integridade do modelo no aprendizado federado.

Analisando como a aleatoriedade afeta as vulnerabilidades em machine learning e a necessidade de padrões melhores.

Uma olhada em abordagens de aprendizado profundo descentralizado que priorizam a privacidade dos dados.

Novos métodos pra analisar dados sensíveis garantindo a privacidade da galera.

Uma nova abordagem ajuda no reconhecimento de atividades em vídeo enquanto protege a privacidade do usuário.

Saiba como dados sintéticos podem proteger a privacidade em pesquisas longitudinais.

Entendendo como a privacidade diferencial protege informações sensíveis na análise de dados.

Combinar aprendizado federado e blockchain melhora a privacidade dos dados em modelos colaborativos.

Aprenda como as técnicas DP-OPH protegem os dados dos usuários na análise.

Combinar aprendizado federado com privacidade diferencial melhora a classificação de imagens médicas e garante a segurança dos dados dos pacientes.

Novos métodos melhoram a privacidade na análise de dados usando Estimativa de Densidade do Núcleo.

As organizações conseguem proteger melhor a privacidade e ao mesmo tempo garantir a utilidade dos dados com um framework estruturado.

Métodos inovadores para agrupamento garantindo privacidade diferencial em conjuntos de dados que mudam.

Um olhar sobre a privacidade diferencial e seu papel na proteção de dados sensíveis.

Explorando maneiras de manter os dados privados enquanto analisa as tendências de forma eficaz.

Uma nova biblioteca simplifica os métodos de auditoria para privacidade diferencial e garante a proteção dos dados.

Uma nova estrutura equilibra privacidade e utilidade no aprendizado de gráficos.

Analisando como os usuários percebem os riscos de privacidade ao compartilhar informações sensíveis.

Explorando como dados públicos podem melhorar modelos de aprendizado de máquina que preservam a privacidade.

Analisando como a privacidade diferencial afeta redes neurais de grafos em aplicações médicas.

Aprenda como o clustering diferencialmente privado protege os dados individuais enquanto analisa tendências.

Explore como a privacidade diferencial protege os dados individuais durante análises coletivas.

Este artigo fala sobre a relação entre privacidade e justiça nos métodos de votação.

Epsilon* avalia os riscos de privacidade em machine learning sem precisar acessar dados sensíveis.

Esse artigo apresenta novas técnicas pra melhorar a privacidade diferencial no treinamento de modelos.

Esse artigo fala sobre amostragem de importância e como ela ajuda a manter a privacidade dos dados.

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

Explorando métodos avançados pra melhorar a privacidade dos dados em machine learning usando técnicas quânticas.

O SIP equilibra a troca de dados e a privacidade para aplicativos em tempo real.

Uma nova abordagem pra melhorar a precisão e a privacidade na troca de dados privados.

Um método pra esconder informações de gênero enquanto garante a verificação de identidade em reconhecimento de voz.