Uma estrutura pra compartilhar informações de saúde de forma segura, protegendo a privacidade dos pacientes.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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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AntibotV enfrenta ameaças de malware de bots em carros conectados através de monitoramento avançado.
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As cidades ganham dados de transporte importantes enquanto lidam com preocupações de privacidade.
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Esse método melhora a eficiência da comunicação no aprendizado federado enquanto preserva a privacidade dos dados.
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As preocupações aumentam sobre ataques por trás das cortinas em modelos de linguagem, afetando a segurança e a confiabilidade.
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Um método pra calcular médias mantendo os dados dos nós privados.
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Analisando a eficácia da privacidade diferencial na proteção das identidades individuais nos dados do SOEP.
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Um novo modelo melhora a detecção em tempo real de ciberataques em redes de blockchain.
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FedSat resolve os desafios de dados no aprendizado federado, garantindo privacidade e melhor desempenho.
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Um novo método pra melhorar a amostragem em aprendizado de máquina com mais privacidade.
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O MSfusion permite que dispositivos com poucos recursos treinem grandes modelos de forma colaborativa.
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Novo método melhora o desempenho do modelo em dados não vistos.
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AFIND+ melhora o aprendizado federado descentralizado otimizando a seleção de vizinhos e a agregação de atualizações.
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Uma nova ferramenta automatiza a anonimização de prontuários médicos pra proteger a privacidade.
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Examine vários ataques de jailbreak em modelos de linguagem e suas defesas.
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Uma nova abordagem melhora o Aprendizado Federado gerando dados sintéticos enquanto protege a privacidade.
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Este estudo analisa como o layout da rede afeta o aprendizado federado descentralizado em meio a ameaças bizantinas.
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pFedDIL melhora o aprendizado de máquina ao reter conhecimento enquanto se adapta a novas tarefas.
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A pesquisa explora IA generativa pra simular as estruturas internas da boca usando movimentos faciais.
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Analisando vulnerabilidades em LLMs por causa de dados de preferência humana.
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Um novo modelo para comunicação entre agentes focando em privacidade e consistência.
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Um novo método resolve os desafios de dados em IA para a saúde.
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Novos métodos para testes estatísticos enquanto protegem a privacidade dos dados através do aprendizado federado.
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Explorando os desafios e avanços em proteger dados sensíveis enquanto mantém sua utilidade.
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