Artigos mais recentes para Privacidade de Dados

Uma olhada nos algoritmos e frameworks de aprendizado federado para machine learning que preserva a privacidade.

Saiba sobre um método que acelera previsões mantendo os dados seguros.

Um novo método melhora modelos médicos enquanto mantém os dados dos pacientes em sigilo.

Técnicas avançadas melhoram a qualidade do streaming de vídeo com poucas interrupções.

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

Esse artigo analisa o papel e os desafios dos dados tabulares sintéticos em ML.

Analisando a relação entre justiça, privacidade e desempenho preditivo em aprendizado de máquina.

Saiba como a FGL protege a privacidade dos dados enquanto melhora os modelos de machine learning.

Um novo modelo aborda as preocupações com a privacidade em redes de saúde inteligentes usando blockchain e abordagens baseadas em confiança.

Aprendizado federado melhora o NLP médico enquanto protege a privacidade dos pacientes.

Um olhar sobre como melhorar a velocidade do VFL mantendo a privacidade dos dados.

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

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

Uma nova abordagem pra melhorar a privacidade em bancos de dados criptografados.

Um estudo revela discrepâncias entre os rótulos de privacidade dos aplicativos e as práticas reais de dados.

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

Um novo método melhora a estabilidade no aprendizado federado por meio de uma adaptação de modelo mais eficiente.

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

Um framework que melhora o aprendizado federado gerenciando tarefas diversas entre os dispositivos.

Uma nova técnica melhora a detecção de ataques de backdoor em modelos de aprendizado federado.

Um novo modelo melhora a eficiência e a precisão na classificação de imagens médicas.

Os chatbots de IA estão transformando a imagem médica ao aumentar a eficiência e a comunicação.

Analisando os riscos de envenenamento de dados em aplicações de Aprendizado Federado.

Uma nova abordagem para recomendações personalizadas em redes descentralizadas.

O software de IA melhora o processamento de relatórios médicos para um atendimento ao paciente melhor.

Analisando o hosting de DNS global e seus efeitos no controle e segurança nacional.

Empoderando os pacientes com controle sobre seus dados de saúde e garantindo a privacidade.

Um olhar sobre como a Privacidade Diferencial Local pode garantir a segurança dos dados pessoais enquanto permite a pesquisa.

Analisando a privacidade diferencial local dentro da Amostragem de Thompson pra tomar decisões melhores.

Um novo framework melhora a otimização distribuída para problemas complexos não convexos.

O FedInit melhora a colaboração entre dispositivos no aprendizado federado ao lidar com o desvio dos clientes.

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

Uma nova estrutura melhora o aprendizado descentralizado para ambientes de dados dinâmicos.

Analisando como redes neurais conseguem lembrar dados de treinamento e os riscos de privacidade envolvidos.

Apresentando um novo mecanismo de defesa contra ataques de inferência de membros em modelos de machine learning.

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

Novas plataformas abertas buscam melhorar o Aprendizado Federado por meio da colaboração dos usuários.

Apresentando o VertiBench, uma ferramenta pra avaliar algoritmos de aprendizado federado vertical com conjuntos de dados realistas.

FedDec melhora o aprendizado federado ao permitir comunicação direta entre dispositivos para um treino de modelo melhor.

O Invariant Dropout melhora a eficiência do treino ao gerenciar as variações de desempenho dos dispositivos.