Os CDMs ajudam a proteger dados de treinamento sensíveis enquanto geram imagens de alta qualidade.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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Um novo protocolo melhora os quebra-cabeças de bloqueio temporal para comunicações futuras seguras.
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Ataques automatizados em aceleradores de DNN podem revelar detalhes do modelo com pouco esforço.
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Um novo método melhora a privacidade e o treinamento de modelo em aprendizado federado.
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CABB melhora a adaptação do modelo enquanto protege informações sensíveis em diversos setores.
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Conheça a digitação de sensibilidade gradual e como ela ajuda a melhorar a segurança na programação.
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Analisando o potencial e os desafios do Aprendizado de Máquina Federado na preservação da privacidade.
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Novo framework melhora o treinamento de QNN com dados criptografados e proteção de privacidade.
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Um novo método melhora a segurança do aprendizado federado contra ataques de envenenamento de dados.
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Novo método revela vulnerabilidades em sistemas de Aprendizado Federado Vertical usando Redes Neurais em Grafos.
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Um método pra gerar imagens melhores que protege a privacidade usando conjuntos de dados públicos.
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PPIMCE melhora o desempenho no processamento seguro de dados sem comprometer a privacidade.
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Explorando o uso de dados de saúde sintéticos pra melhorar o desenvolvimento de CDSs.
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Aprendizado federado permite colaboração segura enquanto mantém dados sensíveis privados.
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Um novo método para agregação segura de dados tem como objetivo aumentar a eficiência e a privacidade.
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Um novo design de chiplet aumenta a eficiência da Criptografia Totalmente Homomórfica.
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Um novo método melhora os resumos de reuniões enquanto protege dados sensíveis.
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Um novo método pra adaptar modelos a dados do mundo real sem perder a privacidade.
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Analisando o uso de decorações de links no rastreamento online.
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O Aprendizado Federado permite a privacidade dos dados enquanto melhora a colaboração em machine learning entre participantes diversos.
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Nova ferramenta tem como objetivo proteger os analistas e agilizar o processamento de denúncias de abuso.
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Saiba como a anotação cega melhora a privacidade dos dados durante a correspondência de entidades.
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Um novo método pra reduzir custos em serviços de linguagem de machine learning.
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Uma nova abordagem pra melhorar a privacidade dos dados enquanto diminui os custos de comunicação.
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Explore um método de defesa inovador pra melhorar a segurança do aprendizado federado.
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Novos métodos melhoram a velocidade e a eficiência dos modelos de linguagem em dispositivos locais.
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Novos métodos pra proteger o aprendizado federado contra ataques, mantendo a privacidade do usuário.
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Uma ferramenta pra melhorar a visibilidade do uso de dados entre os funcionários.
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Abordando os riscos de privacidade enquanto oferece ideias valiosas de modelos de aprendizado de máquina.
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Um método novo analisa atividades diárias enquanto protege a privacidade do usuário.
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Criando imagens diversas de rostos de crianças pra melhorar os sistemas de reconhecimento.
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Um novo método melhora a segmentação de órgãos e tumores em imagens médicas.
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AIGC redefine como a gente gera conteúdo digital de forma eficiente.
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O método IDiff-Face melhora dados sintéticos para um reconhecimento facial melhor.
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Analisando como os dados de contagem de passos podem expor informações pessoais e riscos de privacidade.
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Explorando as complexidades e soluções do machine unlearning para a privacidade dos dados dos usuários.
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Essa pesquisa foca em melhorar a eficiência e a privacidade no aprendizado federado por meio de métodos de compressão adaptativa.
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O compartilhamento de dados sintéticos melhora a pesquisa em saúde enquanto protege a privacidade.
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Combinando DNNs e SNNs com criptografia homomórfica pra garantir a privacidade dos dados.
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