Uma olhada nos riscos dos Ataques de Inferência de Membros na privacidade dos dados.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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Um olhar sobre como Modelos Esparsos melhoram a eficiência do Aprendizado Federado.
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Novo modelo de IA melhora o diagnóstico de problemas ósseos usando dados de raios-X e relatórios.
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Aprenda como a privacidade diferencial pode melhorar a segurança dos dados na regressão LLS.
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Um sistema que aprende com os dados dos pacientes enquanto garante a proteção da privacidade.
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Profissionais de IA compartilham suas opiniões sobre IA Confiável e seus desafios.
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Uma nova abordagem combina proteções de privacidade com aprendizado de bandido contextual.
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Um novo método pra detectar comportamento inadequado de veículos enquanto protege a privacidade.
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Um estudo sobre como melhorar a detecção de streams de vídeo, mantendo a privacidade do usuário.
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Um método pra apagar identidades de modelos generativos mantendo a qualidade da imagem.
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Novos métodos melhoram a precisão na estimativa do tamanho de junção enquanto protegem dados sensíveis.
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Uma estratégia pra proteger conexões sensíveis em dados de grafos enquanto libera informações úteis.
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Um olhar sobre a privacidade diferencial e sua aplicação em aprendizado de máquina.
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Um novo método melhora o aprendizado federado descentralizado mantendo a privacidade dos dados.
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Uma nova abordagem melhora a detecção de intrusões em sistemas descentralizados.
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Melhorando aplicativos de sensoriamento móvel através de uma nova estrutura para gerenciar dados faltantes.
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Este estudo analisa como os criadores reagem quando suas obras são usadas para treinamento de IA.
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Este artigo apresenta o EFRAP, uma defesa contra ataques de backdoor condicionados à quantização em modelos de aprendizado profundo.
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Um novo método melhora a capacidade dos modelos de esquecer informações visuais específicas.
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Métodos para fornecer estimativas populacionais confiáveis enquanto garante a confidencialidade dos entrevistados.
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A pesquisa melhora a interpretação de ECG enquanto garante a privacidade dos dados dos pacientes.
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Uma nova estrutura melhora o aprendizado federado e evita o esquecimento em modelos de IA.
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Um estudo revela o ataque WordGame, explorando as fraquezas nas medidas de segurança dos LLMs.
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Explorando como o Aprendizado Federado pode melhorar a privacidade dos dados na saúde.
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Uma nova abordagem melhora o desempenho e a justiça no aprendizado federado.
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Novo framework ajuda a proteger estatísticas resumidas sensíveis durante o compartilhamento de dados.
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Apresentando uma nova maneira de avaliar os riscos de privacidade em modelos de aprendizado de máquina.
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Aprenda como o aprendizado distribuído pode melhorar a eficiência do aprendizado de máquina e o treinamento de modelos.
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Uma visão geral de como a anonimização protege a identidade pessoal ao usar biometria.
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Apresentando um framework pra equilibrar a privacidade dos dados com a utilidade.
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Um novo método pra proteger a privacidade em modelos de texto pra imagem.
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Examinando a conexão entre privacidade diferencial local e justiça em sistemas de ML.
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Novos métodos melhoram a auditoria de privacidade, focando em modelos de estado oculto em aprendizado de máquina.
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Melhorando o aprendizado distribuído através de técnicas adaptativas de clipping robusto.
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Novo método melhora a remoção de dados em modelos de gráficos dinâmicos enquanto garante privacidade.
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A Inferência Federada Bayesiana permite uma análise de sobrevivência que preserva a privacidade na pesquisa sobre câncer.
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FedSC melhora o treinamento de modelos enquanto mantém a privacidade do usuário no aprendizado federado.
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Novas técnicas melhoram a escalabilidade em aprendizado de máquina com privacidade diferencial.
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A abordagem baseada em coorte melhora a eficiência e a precisão em sistemas de Aprendizado Federado.
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