Um jeito de melhorar a privacidade em sistemas MIMO ISAC contra ameaças potenciais.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Um jeito de melhorar a privacidade em sistemas MIMO ISAC contra ameaças potenciais.
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Uma olhada no Aprendizado Federado Hierárquico e suas vantagens para a privacidade dos dispositivos.
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Um novo método melhora o aprendizado federado diminuindo a transmissão de dados e o uso de energia.
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Uma nova abordagem usa dados sintéticos pra melhorar o reconhecimento de dor em vídeos.
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Este artigo discute métodos para anonimizarem redes enquanto preservam a utilidade dos dados.
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Explorando a importância da responsabilidade em sistemas de software que afetam resultados sociais e legais.
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Um novo método melhora a estimativa de gradiente enquanto mantém a privacidade dos dados no aprendizado federado.
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Esse benchmark avalia as ameaças à privacidade e os mecanismos de defesa em modelos de PLN.
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Esse artigo foca em identificar o uso indevido de dados em modelos de texto para imagem.
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Um novo método protege a privacidade enquanto encontra valores máximos em redes distribuídas.
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A criptografia seletiva melhora a privacidade sem comprometer o desempenho do modelo no aprendizado colaborativo.
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Um novo método equilibra personalização e privacidade no aprendizado federado.
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Apresentando uma estrutura pra treinar modelos de aprendizado de máquina de forma segura.
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Técnicas para proteger dados sensíveis em aprendizado de máquina.
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Um olhar sobre computação que preserva a privacidade e sua eficiência através de designs centrados na memória.
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Um novo método para contar ciclos em grafos enquanto garante a privacidade do usuário.
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A desaprendizagem de grafos oferece uma solução pra remover dados desatualizados sem precisar fazer um re-treinamento completo.
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CryptoTrain combina técnicas criptográficas pra proteger dados sensíveis durante o treinamento de machine learning.
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FeDETR usa aprendizado federado para melhorar a avaliação de estenose coronária.
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Sistemas personalizados melhoram o monitoramento da saúde e do comportamento com modelos ajustados.
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Métodos para melhorar a privacidade na análise de Cox federada são explorados.
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O TLSNotary garante a autenticidade dos dados enquanto mantém a privacidade do cliente nas comunicações online.
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Um olhar sobre como a privacidade diferencial protege os dados individuais em um mundo movido a dados.
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Explorando a necessidade de uma boa aplicação das políticas de uso de dados.
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Uma visão geral sobre vazamento de informações, seu impacto e como medi-lo.
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Analisando percepções locais sobre privacidade de dados móveis durante uma iniciativa de ajuda na pandemia.
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Pesquisa revela atitudes em relação a apps de saúde e compartilhamento de dados entre as gerações.
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Uma olhada nos riscos de privacidade e métodos seguros para IA generativa.
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Analisando como os modelos SSL memorizam pontos de dados e suas implicações.
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A-FedPD alinha as atualizações do modelo pra reduzir a instabilidade do treinamento no aprendizado federado.
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Um novo método prevê riscos de memorização em Modelos de Linguagem Grande pra melhorar a privacidade.
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Um novo método melhora a privacidade na compartilhamento de dados para previsões de cidades inteligentes.
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TAKFL otimiza o compartilhamento de conhecimento no aprendizado federado para as diferentes capacidades dos dispositivos.
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Este artigo melhora o aprendizado federado para GNNs enquanto preserva a privacidade dos usuários.
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Novos métodos melhoram a auditoria do uso de dados em sistemas de Aprendizado Federado.
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Um estudo comparando ameaças à privacidade em redes neurais spiking e artificiais.
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Um novo método protege o aprendizado descentralizado de ataques de contaminação de dados.
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Um novo método pra melhorar a resistência do Aprendizado Federado contra ataques de dados.
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Entendendo as complicações de provar o uso de dados no treinamento de IA.
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Combinar prompts globais e locais melhora os modelos de aprendizado federado sem abrir mão da privacidade dos dados.
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