Novos métodos revelam sérias ameaças à privacidade devido ao compartilhamento de dados de localização.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Novos métodos revelam sérias ameaças à privacidade devido ao compartilhamento de dados de localização.
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Novo método promete apagar dados de forma eficiente enquanto mantém o desempenho do modelo.
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Um novo método ajuda a manter os dados privados seguros em modelos de linguagem.
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Apresentando o FC-EM pra proteger dados de nuvem de pontos 3D contra acesso não autorizado.
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Analisando os desafios e as implicações de desaprender em modelos de IA.
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Uma olhada no algoritmo FedQ-Advantage no aprendizado por reforço federado.
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FedMap melhora a eficiência do Aprendizado Federado enquanto garante a privacidade dos dados.
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Novos métodos geram dados sintéticos para proteger a privacidade em cenários colaborativos.
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A Privacidade Diferencial Local permite o compartilhamento seguro de dados enquanto protege as informações individuais dos usuários.
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Uma nova abordagem para boxplots garante a privacidade dos dados enquanto mantém uma análise legal.
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Uma nova abordagem combina análise de voz com proteção de privacidade para detecção de demência.
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Treinamento colaborativo de algoritmos médicos enquanto protege a privacidade dos pacientes.
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Analisando a relação entre técnicas de privacidade e preconceitos em modelos de linguagem.
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AAggFF apresenta estratégias adaptativas para um desempenho equitativo de modelos em Aprendizado Federado.
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Novos métodos melhoram a privacidade e a coerência usando colocações em dados de linguagem.
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Um novo método pra reescrever texto que garante privacidade e mantém o sentido.
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A contaminação de código aumenta os riscos de ataques de inferência de membros em dados sensíveis.
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Pesquisas mostram como é fácil remover as funções de segurança dos modelos Llama 3.
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Novas técnicas melhoram estudos genômicos colaborativos enquanto garantem a privacidade dos dados.
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Um novo método reduz o uso de energia enquanto melhora os resultados de aprendizado em sistemas descentralizados.
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A QUEEN oferece proteção em tempo real contra ataques de extração de modelo em deep learning.
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Ajustando grandes modelos de linguagem diretamente nos smartphones enquanto protege os dados dos usuários.
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Um novo método para recuperação de dados de forma eficiente em ambientes descentralizados.
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Uma estrutura pra compartilhar informações de saúde de forma segura, protegendo a privacidade dos pacientes.
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Esse artigo explora os benefícios de usar FP8 no aprendizado federado.
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Um olhar sobre como modelos de linguagem podem vazar dados sensíveis.
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Esse artigo analisa os riscos ligados aos LLMs e sugere formas de melhorar a segurança.
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Explorando os desafios legais trazidos pela rápida evolução da IA generativa.
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Um novo modelo melhora o aprendizado federado garantindo a privacidade dos dados.
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Este estudo avalia modelos avançados para gerar dados de viagem falsos e suas aplicações práticas.
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Venomancer é um ataque sorrateiro de backdoor em sistemas de aprendizado federado.
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CLAMP-ViT oferece uma nova forma de comprimir transformers visuais usando dados sintéticos.
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Um sistema de detecção melhora a segurança dos veículos contra ameaças cibernéticas usando técnicas avançadas.
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Nova tecnologia de radar monitora a frequência cardíaca durante o sono e a meditação sem desconforto.
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Zero-X melhora a cibersegurança para veículos conectados contra ameaças novas.
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Um novo framework melhora a eficiência no aprendizado federado de borda otimizando recursos e dados.
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Analisando ataques de inferência de membresia em modelos de previsão de séries temporais na saúde.
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Aprimorando a segurança da rede inteligente usando honeypots e abordagens de aprendizado federado.
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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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