Esse artigo explora estratégias pra proteger a privacidade individual em aprendizado de máquina.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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Fed-RAA melhora o aprendizado federado se adaptando aos recursos dos clientes pra treinos mais rápidos.
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Uma nova abordagem em aprendizado federado captura dependências de dados enquanto garante privacidade.
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Um novo padrão para o desaprendizado de máquinas melhora a avaliação e a comparação de métodos.
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Um novo método reduz os riscos de privacidade em aplicações de geração aumentada por recuperação.
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Este artigo analisa métodos para remover dados de usuário de redes neurais de forma eficiente.
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SeCTIS permite o compartilhamento seguro de inteligência sobre ameaças cibernéticas, mantendo a privacidade e a qualidade dos dados.
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Um novo método melhora a proteção de privacidade em modelos de linguagem mantendo o desempenho.
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Explorando tecnologias que preservam a privacidade na análise de imagens médicas.
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O CEBench ajuda empresas e pesquisadores a avaliar LLMs enquanto gerenciam custos e desempenho.
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Explorando técnicas pra análise de dados que preservam a privacidade, mas que garantem a precisão.
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Novas técnicas melhoram a privacidade e a segurança em consultas e transações de banco de dados.
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Um modelo que protege dados pessoais em escritos jurídicos italianos.
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Esse trabalho melhora a privacidade na difusão de grafo enquanto mantém a utilidade dos dados.
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Explorando como perfis de usuário melhoram a personalização em modelos de linguagem.
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A TX-Phase melhora a imputação de genótipos enquanto garante privacidade dos dados para os pesquisadores.
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Aprenda como a privacidade diferencial protege os dados individuais enquanto permite uma análise útil.
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Combinar IoT e blockchain aumenta a privacidade e a segurança para rastreamento de localização.
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O Crepe ajuda pesquisadores a coletar dados de tela de celular de forma fácil.
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O TimeAutoDiff oferece novas soluções pra criar dados sintéticos de séries temporais realistas.
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Este estudo analisa o papel dos dados individuais na modelagem baseada em agentes.
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A Lomas facilita o acesso seguro a dados públicos pra pesquisa sem comprometer a privacidade.
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Esse método aumenta a transparência na determinação da autoria dos documentos.
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Abordando os preconceitos no reconhecimento facial através de conjuntos de dados de treinamento equilibrados.
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AUTOPRIV simplifica a privacidade de dados pra galera que não manja muito de tecnologia.
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Novos métodos usam modelos de linguagem pra melhorar o reconhecimento de atividades em casas inteligentes.
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Uma abordagem flexível para gerar CFEs que respeita as preocupações com a privacidade dos dados.
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Aprenda sobre o papel da criptografia em proteger informações e preservar a privacidade.
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Um novo método melhora a memória e a adaptabilidade em modelos de imagem médica.
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FedBiOT melhora grandes modelos de linguagem enquanto mantém os dados privados e o uso de recursos baixo.
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Técnicas para melhorar o desempenho no treinamento de modelos com privacidade diferencial.
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QFHE permite fazer cálculos em dados criptografados pra ter mais privacidade e segurança.
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Este artigo apresenta um método para proteger dados pessoais em sistemas de aprendizado de máquina.
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Como o aprendizado federado enfrenta ameaças à privacidade enquanto busca a segurança dos dados.
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Um novo método aprimora a personalização de LLM para uma melhor interação do usuário.
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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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