Técnicas para proteger dados sensíveis em aprendizado de máquina.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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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Um novo modelo oferece uma visão das tendências de trabalho enquanto protege dados sensíveis.
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Uma olhada nos desafios e soluções do aprendizado federado em manter a privacidade dos dados e a precisão do modelo.
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Estratégias inovadoras melhoram a detecção de eventos raros em sistemas de aprendizado federado.
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FLeNS melhora o aprendizado federado ao equilibrar a velocidade de aprendizado e a eficiência da comunicação.
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Analisando as vulnerabilidades de privacidade no aprendizado federado e suas implicações para a segurança dos dados.
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A IA melhora a detecção de pedras nos rins enquanto garante a privacidade dos dados dos pacientes.
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Pesquisas mostram que LLMs conseguem gerar código sintético útil para ensinar.
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Aprenda como o aprendizado federado adapta a IA às preferências individuais enquanto preserva a privacidade.
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A adaptação personalizada pro cliente melhora a eficiência e a privacidade do aprendizado federado.
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Um olhar sobre os ataques de inferência de membros e sua relevância na privacidade dos dados.
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Um novo método protege dados sensíveis na otimização QUBO.
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A MASA oferece uma solução pra aumentar a segurança em sistemas de Aprendizado Federado.
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