Analisando o potencial e os desafios do Aprendizado de Máquina Federado na preservação da privacidade.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Analisando o potencial e os desafios do Aprendizado de Máquina Federado na preservação da privacidade.
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Um método pra gerar imagens melhores que protege a privacidade usando conjuntos de dados públicos.
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Aprenda métodos essenciais pra proteger os dados dos usuários enquanto mantém sua utilidade.
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Saiba como o PPSR protege a privacidade dos dados em tarefas de regressão simbólica.
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Novas defesas têm o objetivo de proteger modelos de aprendizado de máquina de ataques de dados prejudiciais.
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Analisando os desafios e as oportunidades da privacidade diferencial na análise de dados.
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A geração de dados sintéticos melhora a privacidade enquanto permite uma análise de dados valiosa.
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Explorando um novo método pra proteger a privacidade em pesquisas causais sem perder a precisão.
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Analisando como os métodos de dados do censo afetam a precisão do planejamento escolar.
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Explorando o modelo de mistura imperfeita pra melhorar a privacidade dos dados.
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Novas estatísticas detalhadas de visualizações de página da Wikipedia foram divulgadas usando medidas de privacidade.
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Um novo método melhora o aprendizado de máquina para imagens médicas enquanto protege a privacidade dos pacientes.
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Esse artigo fala sobre desaprendizado de máquinas e sua conexão com a privacidade diferencial.
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Descubra como a Privacidade Diferencial Local protege os dados dos usuários enquanto permite análises.
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Novos métodos melhoram a privacidade do aprendizado federado e a defesa contra ataques.
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Esse artigo fala sobre maneiras de proteger os dados dos usuários em sistemas de recomendação.
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Esse trabalho fala sobre geração de dados sintéticos usando privacidade diferencial para estudos econômicos.
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Uma nova estrutura garante que as respostas de dados sintéticos sejam confiáveis para pesquisa.
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Um esquema pra melhorar a privacidade em sistemas de recomendação sem perder a precisão das sugestões.
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Um estudo sobre como identificar a melhor opção enquanto garante a privacidade dos dados.
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Esse método melhora as recomendações ao mesmo tempo que protege a privacidade dos dados dos usuários.
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Explorando métodos de privacidade diferencial pra insights de dados seguros.
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Um estudo sobre como aprender mistura de Gauss enquanto protege a privacidade dos dados individuais.
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Esse artigo fala sobre um esquema pra gerenciar a privacidade em cenários com vários analistas.
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Uma nova ferramenta pra análise de dados segura sem comprometer a privacidade do usuário.
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Estudo analisa os aspectos amigáveis dos populares ferramentas de privacidade diferencial.
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A privacidade diferencial protege os dados pessoais durante a análise, garantindo a privacidade de cada um.
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A SHIELD combina análise genética com proteções de privacidade pra pesquisa segura.
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Este artigo fala sobre como os desenvolvedores podem usar PETs pra melhorar a proteção de dados.
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DP-ZO equilibra privacidade e desempenho no treinamento de modelos de linguagem.
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Uma abordagem formal pra identificar violações de privacidade em algoritmos de computação quântica.
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Um novo algoritmo melhora a análise de regressão enquanto prioriza a privacidade dos dados.
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Uma olhada em como a privacidade diferencial protege a privacidade dos dados individuais.
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Criar dados sintéticos ajuda os pesquisadores a estudar o estresse enquanto mantém as informações pessoais seguras.
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Métodos inovadores para estimar matrizes de covariância enquanto protege a privacidade pessoal.
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Um novo algoritmo melhora a análise de dados enquanto protege a privacidade individual.
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Um novo método melhora a privacidade e a precisão em modelos baseados em dados.
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Explorando maneiras de aumentar a confiança nas tecnologias de inteligência artificial distribuída.
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Esse artigo fala sobre como usar dados agregados em aprendizado de máquina enquanto protege a privacidade.
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Explorando métodos pra garantir privacidade enquanto calcula médias em redes de dispositivos.
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