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Aprimorando a privacidade dos dados na nuvem com soluções de criptografia eficientes.

Analisando ataques de canal lateral em dispositivos que economizam energia.

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Uma olhada no impacto do aprendizado federado na privacidade e na equidade.

Esse método analisa imagens médicas mantendo as identidades dos pacientes seguras.

WeiAvg melhora o aprendizado federado ao priorizar a diversidade de dados enquanto protege a privacidade.

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Uma olhada em como a comunicação quântica supera os métodos clássicos em computações multiparte.

Novos métodos protegem informações sensíveis em prompts para modelos de linguagem.

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Um novo sistema simplifica as anotações de políticas de privacidade pra deixar o público mais por dentro.

Equilibrando preocupações com privacidade e a necessidade de uma análise de dados eficaz.

Este estudo investiga a troca entre justiça e privacidade em modelos de linguagem.

Um novo método usando MPC pra proteger dados enquanto identifica informações precisas.

Imagens sintéticas oferecem novas soluções para o treinamento médico e a privacidade dos pacientes.

Esse artigo explora as implicações de privacidade da Regressão por Processos Gaussianos em aprendizado de máquina.

FairDP oferece uma solução pra garantir privacidade e justiça em sistemas de aprendizado de máquina.

Um novo modelo que aumenta a velocidade e a privacidade na geração de linguagem natural.

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Um novo framework melhora a eficiência e a privacidade do aprendizado federado vertical usando tecnologia Cloud-RAN.

vFedSec oferece um treinamento seguro e eficiente para modelos de machine learning em ambientes federados.

Uma olhada em novos métodos de codificação para melhorar a privacidade dos dados.

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Reformando a saúde pública pra melhorar a resposta a futuras crises de saúde.

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