Uma visão geral de métodos para proteger informações pessoais enquanto mantém a utilidade dos dados.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Uma visão geral de métodos para proteger informações pessoais enquanto mantém a utilidade dos dados.
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Um método pra estimar as participações da comunidade enquanto protege a privacidade individual.
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AntibotV enfrenta ameaças de malware de bots em carros conectados através de monitoramento avançado.
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As cidades ganham dados de transporte importantes enquanto lidam com preocupações de privacidade.
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Esse método melhora a eficiência da comunicação no aprendizado federado enquanto preserva a privacidade dos dados.
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As preocupações aumentam sobre ataques por trás das cortinas em modelos de linguagem, afetando a segurança e a confiabilidade.
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Um método pra calcular médias mantendo os dados dos nós privados.
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Analisando a eficácia da privacidade diferencial na proteção das identidades individuais nos dados do SOEP.
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Um novo modelo melhora a detecção em tempo real de ciberataques em redes de blockchain.
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FedSat resolve os desafios de dados no aprendizado federado, garantindo privacidade e melhor desempenho.
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Um novo método pra melhorar a amostragem em aprendizado de máquina com mais privacidade.
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O MSfusion permite que dispositivos com poucos recursos treinem grandes modelos de forma colaborativa.
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Novo método melhora o desempenho do modelo em dados não vistos.
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AFIND+ melhora o aprendizado federado descentralizado otimizando a seleção de vizinhos e a agregação de atualizações.
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Uma nova ferramenta automatiza a anonimização de prontuários médicos pra proteger a privacidade.
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Examine vários ataques de jailbreak em modelos de linguagem e suas defesas.
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Uma nova abordagem melhora o Aprendizado Federado gerando dados sintéticos enquanto protege a privacidade.
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Este estudo analisa como o layout da rede afeta o aprendizado federado descentralizado em meio a ameaças bizantinas.
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pFedDIL melhora o aprendizado de máquina ao reter conhecimento enquanto se adapta a novas tarefas.
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A pesquisa explora IA generativa pra simular as estruturas internas da boca usando movimentos faciais.
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Analisando vulnerabilidades em LLMs por causa de dados de preferência humana.
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Um novo modelo para comunicação entre agentes focando em privacidade e consistência.
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Um novo método resolve os desafios de dados em IA para a saúde.
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Novos métodos para testes estatísticos enquanto protegem a privacidade dos dados através do aprendizado federado.
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Explorando os desafios e avanços em proteger dados sensíveis enquanto mantém sua utilidade.
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O desafio de combinar privacidade diferencial com algoritmos sublineares na análise de dados.
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Uma olhada na aprendizagem federada combinando privacidade diferencial e blockchain pra segurança de dados.
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Um estudo sobre sistemas de aprendizado federado usando blockchain para colaboração segura.
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Explore os fundamentos do Aprendizado Federado e sua importância na privacidade dos dados.
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Um novo framework avalia métodos para anonimizar dados biométricos pra aumentar a privacidade.
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Analisando métodos pra proteger a privacidade em aplicações de deep learning usando criptografia de informações visuais.
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Um novo modelo melhora a privacidade dos dados enquanto aumenta a precisão do aprendizado de máquina.
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Explorando privacidade diferencial em nível de usuário no treinamento de modelos de linguagem grande.
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Um método pra melhorar o treinamento de modelos usando imagens médicas com rotulagem parcial.
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Explorando os benefícios do Aprendizado Federado para detecção de anomalias em redes de IoT.
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EFVFL oferece um jeito estável de se comunicar de forma eficiente sem compartilhar dados pessoais.
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Um olhar sobre os desafios e soluções de privacidade e integridade do aprendizado federado.
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Modelos de VQA podem expor informações privadas, mesmo com técnicas avançadas.
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As regras orientam o uso seguro e justo das tecnologias de IA em diversos setores.
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Pesquisas destacam a robustez do modelo e defesas no aprendizado federado descentralizado.
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