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Novos algoritmos melhoram a privacidade e a precisão nos cálculos da mediana geométrica.

Misturando métodos tradicionais de agrupamento com proteções de privacidade usando privacidade diferencial.

Novos métodos para proteger a privacidade dos dados em ambientes de computação em nuvem.

Uma nova abordagem para garantir a privacidade enquanto mantém a utilidade do texto em modelos de PNL.

Pesquisadores estão explorando maneiras de proteger informações sensíveis em modelos de classificação de texto.

O SlerpFace oferece uma proteção melhorada para templates faciais contra ameaças à privacidade.

Um sistema gera caminhos de movimento humano sintéticos pra melhorar as medidas de segurança enquanto protege a privacidade.

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A ACME ajuda quem busca asilo na Europa com orientação legal pra pedidos de proteção.

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Garantir a privacidade do comprador é crucial à medida que os mercados de dados crescem.

Um estudo sobre o equilíbrio entre o aprendizado por transferência e a privacidade individual no uso de dados.

Técnicas inovadoras protegem dados de fala sensíveis enquanto mantêm a precisão do processamento.

Novos métodos melhoram a privacidade enquanto mantêm o conteúdo e as emoções da fala.

Um novo método melhora a privacidade de imagens faciais sem perder qualidade.

A pesquisa explora como estimar estatísticas respeitando as necessidades de privacidade dos usuários.

Credenciais de personalidade visam aumentar a confiança online enquanto protegem a privacidade do usuário.

Esse artigo fala sobre como usar pré-treinamento pra melhorar a privacidade e o desempenho no Aprendizado Federado.

Um jeito de calcular médias sem comprometer a privacidade dos dados individuais.

Este artigo fala sobre como recuperar distribuições de probabilidade a partir de medições ruidosas usando polinômios de Chebyshev.

Uma olhada na análise federada e nas tecnologias de privacidade para dados sensíveis.

Um novo método de compressão melhora a eficiência na consulta de dados privados.

Apresentando uma estrutura para proteger redes wireless contra novas ameaças.

Melhores perguntas melhoram a qualidade dos dados tabulares sintéticos gerados por LLMs.

Descubra métodos para proteger a comunicação em sistemas distribuídos contra bisbilhoteiros.

O CI-Bench avalia a capacidade dos assistentes de IA em proteger as informações dos usuários de forma eficaz.

Manter o significado enquanto transforma os dados é crucial pra privacidade e precisão.

PrivaMatch garante privacidade enquanto combina DNA em investigações criminais.

Um método de três etapas para compartilhar dados de forma segura, protegendo a privacidade.

Uma estrutura que equilibra análise causal e privacidade individual.

Um olhar sobre como equilibrar privacidade e funcionalidade em sistemas robóticos.

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Uma nova estrutura melhora a computação segura para Transformers, garantindo privacidade e eficiência.

Métodos inovadores garantem privacidade enquanto geram dados sintéticos realistas.